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x를 참고하길 바랍니다.
이전 답변의 실수에 대해 사과드립니다. 다음은 몇 가지 추가 제안 사항입니다:

1. 데이터 수집 및 전처리: 데이터를 수집하고 전처리한 후에는 분석에 사용할 수 있도록 데이터를 준비해야 합니다. 여기에는 누락된 값이나 누락된 값을 채우는 작업이 포함될 수 있습니다.
2. 데이터 정리 및 정규화: 데이터를 정리하고 정규화하면 중복되거나 관련 없는 정보를 제거하여 분석의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 여기에는 결측치 처리, 범주형 변수 인코딩, 이상 징후 감지 등이 포함될 것입니다.
3. 머신 러닝 모델 훈련: 머신러닝 모델을 훈련하고 학습시킨 후에는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용할 수 있어야 합니다. 여기에는 이미지 분류, 물체 감지, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 유형의 모델이 포함될 가능성이 높습니다.
4. 데이터 시각화: 데이터 시각화를 통해 대시보드, 차트, 그래프 등 다양한 형식으로 대시보드 및 차트를 만들 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.