7. 스케일링:

• 수치형 데이터의 범위를 일정한 범위로 조정하는 스케일링 작업을 수행합니다. 특히 머신 러닝에서는 스케일링이 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

8. 데이터 통합:

• 여러 소스에서 수집한 데이터를 통합하여 하나의 데이터셋으로 만듭니다. 이는 데이터의 중복을 제거하고 관련 정보를 효과적으로 결합하는 과정입니다.

9. 코딩 언어 활용:

• 데이터 코딩은 종종 프로그래밍 언어를 사용하여 수행됩니다. Python, R, SQL 등의 언어를 사용하여 데이터를 처리하고 분석합니다.

10. 자동화와 스크립팅:

• 대량의 데이터를 다루거나 반복무료스포츠중계적인 작업을 처리하기 위해 자동화 및 스크립팅 기술을 활용합니다.

11. 품질 통제:

• 데이터 코딩 과정에서는 품질 통제를 수행하여 최종적으로 생성된 데이터가 정확하고 신뢰성 있게 유지되도록 합니다.