PREPARING DATA Meaning in Japanese - translations and usage examples

• データ準備

Examples of using Preparing data in English and their translations into Japanese

Preparing data.
データを準備。

Dashboards part 1- Preparing data.
ダッシュボードパート1-データの準備。

The" Preparing data.
データ準備。

Of analysts' time is spent simply discovering and preparing data.
アナリストの作業時間の80%が、データ検出と準備に充てられている。

Preparing data for Logging.
ログ記録用のデータの準備。

Analysts spend 80% of their time merely discovering and preparing data.
アナリストの作業時間の80%が、データ検出と準備に充てられている。

Preparing data and starting the conversion process.
データを準備し、変換プロセスを開始します。

Once XLSTAT is activated, select the XLSTAT/Preparing data/Data management command.
XLSTATを起動すると、XLSTAT/データ準備/データ・マネジメントコマンドを選択してください。

Engineers preparing data aimed at the Japanese market.
日本向けのデータを作成するエンジニアたち。

To do that, we use the"Distribution sampling" tool available in the"Preparing data" section.
これをするには、"データ準備"メニューにある"分布サンプリング"ツールを使用します。

Preparing data is a time-consuming effort in ML development, but one that can determine the success of the project.
データの準備はML開発において時間がかかる部分ですが、プロジェクトの成否を決める部分でもあります。

Research shows that people spend 80% of their time preparing data and only 20% of their time analyzing it.
調査によると、80%の時間がデータの準備に費やされ、分析に費やされているのはたった20%です。

Preparing data, analyzing it, visualizing the results- these are tasks done on the computer, in private.
データを、準備し、分析し、そして結果を目に見えるものにする、これらは、個人的な領域である、コンピュータ上で行われる仕事だ。

It's well known that data analysts spend 80% of their time preparing data and only 20% analyzing it.
調査によると、80%の時間がデータの準備に費やされ、分析に費やされているのはたった20%です。

But preparing data for analysis is typically complex, time-consuming, and restricted to a few users-leading to backlogs and frustration.
しかし、分析のためのデータ準備は通常、複雑で時間がかかり、一部のユーザーしか実行できません。

Data scientists and analysts can spend as much as 80% of their time cleaning and preparing data.
データサイエンティストとアナリストは、データのクリーニングと準備に最大で業務時間の80%を費やすこともあります。

To manage unitholder information including preparing data for the unitholders' registry or other items pursuant to the Investment Trusts Act.
投信法に基づく投資主名簿等のデータの作成等、投資主の情報の管理のため。

Setting a purpose, preparing data for said purpose, removing noise from the data, and applying tools to utilize the data- they iterate this cycle to achieve their goals.
目的を定め、それを達成するためにデータを用意し、ノイズを取り除き、ツールを使ってデータを活用することで、目的を実現するためのサイクルを回していきます。

But business users want to further reduce the time and complexity of preparing data for analysis, which is especially important when dealing with a variety of data types and formats.
ただしビジネスユーザーは、分析前のデータ準備に伴う時間と複雑さをさらに減らしたいと考えており、多様なデータ型やデータ形式を扱う際はとりわけその点が重要になります。

After opening XLSTAT, select the XLSTAT/ Preparing data/ Create a contingency table command, or click on the corresponding button of the Preparing data toolbar(see below).
XLSTATを開くと、,selecttheXLSTAT/データ準備/分割表の作成コマンドを選択するか、データ準備ツールバー（下図）の対応するボタンをクリックしてください。

Business users wish to reduce the time and complexity of preparing data for analysis, something that is especially important in the world of big data when dealing with a variety of data types and formats.
ただしビジネスユーザーは、分析前のデータ準備に伴う時間と複雑さをさらに減らしたいと考えており、多様なデータ型やデータ形式を扱う際はとりわけその点が重要になります。

Prepare data for enrichment.
エンリッチメントのためのデータの準備。

Prepares data to populate reports.
作成データを生成するための報告。

Prepare data for the pivot table.
ピボットテーブルのデータを用意します。

Prepare data sets and train SNGAN_projection.
データセットを準備し、SNGAN_projectionをトレーニングします。

Prepare data for the drawing frame and components required for the design.
設計に必要な、図面枠や部品のデータを用意します。

Prepare data for the footprints and components required for the design.
設計に必要なフットプリントや部品のデータを用意します。

MDA V8 can prepare data for special applications, such as the adjustment of measurement grids.
MDAV8では、測定シグナルグリッドを調整するなど、特殊用途向けにデータを準備することが可能です。

For data scientists and business analysts who prepare data for analytics, data management technology from SAS acts like a data filter- providing a single platform that lets them access, cleanse, transform and structure data for any analytical purpose.
アナリティクス向けにデータを準備するデータ・サイエンティストやビジネス分析担当者にとって、データ管理テクノロジーは「データ浄化フィルター」として機能し、あらゆる分析目的に合わせてデータのアクセス／クレンジング／変換／構造化を行うための統一プラットフォームを提供する必要があります。

Users can now prepare data using WPS and easily leverage the python language to apply widely available advanced deep-learning models with the Scikit-learn library and the validated Tensorflow and Theano frameworks.
WPSを使用してのデータ準備が容易になり、広く利用されているScikit-learnライブラリと共に適切なTensorflowと Theanoフレームワークを用いた高度な深層学習モデルに適用するために、Python言語を簡単に活用できるようになりました。