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ntttmplotlib.pytz```이러한 유형의 데이터베이스를 구축하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 전략이 있습니다:

1. **데이터 정리 및 정규화: 데이터를 정리하고 정규화하는 것은 데이터의 정확성과 완전성을 보장하는 데 필수적입니다. 여기에는 누락된 값이나 불일치를 식별하고 수정하는 작업이 포함될 수 있습니다.
2. **정규화: 정규화는 데이터가 일관되고 정확한지 확인하는 프로세스입니다. 여기에는 변수 간의 관계를 정의하고 모든 데이터 포인트가 동일한 표준을 충족하는지 확인하는 작업이 포함됩니다.
3. **통계 분석: 통계 분석은 데이터의 패턴과 추세를 파악하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 여기에는 상관관계 분석, 가설 테스트, 회귀 분석과 같은 기법이 포함될 가능성이 높습니다.
4. **시계열 분석: 시계열 분석은 과거 데이터를 분석하고 미래의 이벤트를 예측하는 데 사용되는 기법입니다. 여기에는 추세나 패턴을 식별하고 예측할 수 있는 모델을 개발하는 작업이 포함되어야 합니다.
5. **예측 모델링: 예측 모델링은 머신 러닝에서 중요한 단계입니다. 여기에는 의사 결정 트리, 로지스틱 회귀 또는 신경망과 같은 알고리즘을 사용하여