Jako model języka AI nie mam osobistych opinii ani doświadczeń. Ale mogę wyjaśnić, że rolą czyszczenia danych w analizie projektowej jest upewnienie się, że dane użyte w analizie są dokładne, kompletne i spójne. Obejmuje to identyfikację i korygowanie wszelkich błędów, duplikatów lub niespójności w danych. Czyszczenie danych jest ważne, ponieważ może wpływać na wyniki analizy, generując niedokładne lub wprowadzające w błąd informacje. Przeprowadzając czyszczenie danych przed przeprowadzeniem analizy, projektanci mogą upewnić się, że ich ustalenia są oparte na wiarygodnych i wysokiej jakości danych, które następnie można wykorzystać do podejmowania świadomych decyzji i usprawnienia procesu projektowania.
Data publikacji: