数据最小化什么意思(数据最小化的含义是什么？)

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数据最小化是一种数据分析方法，它的目标是通过减少数据集中的冗余和重复信息来提高数据的质量和可用性。这种方法通常用于数据预处理阶段，以确保后续分析的准确性和有效性。在数据最小化过程中，需要识别并删除或合并重复的记录、缺失值、异常值等，以使数据集更加简洁和清晰。

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数据最小化是一种数据分析方法，旨在通过减少数据集中的冗余和重复信息来提高数据的质量和可用性。这种方法有助于确保分析结果的准确性和可靠性，同时减少数据存储和处理的成本。在数据最小化过程中，通常会删除或合并重复的记录、不相关的字段以及不必要的数据，以使数据集更加简洁和易于理解。

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数据最小化是一种数据分析方法，它的目标是将数据集中的冗余和无关信息去除，只保留对问题解决或决策有用的数据。在这种方法中，数据分析师会通过各种技术手段（如删除、合并、重命名等）来简化数据集，以便更有效地处理和分析数据。

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