Die drei Hauptphasen der N-A-Transformation (Normalisierung-Analyse-Transformation) sind: 1. **Normalisierung**: In dieser Phase werden die Daten in eine einheitliche und konsistente Form gebracht. Dies kann das Bereinigen von Daten, das Entfernen von Duplikaten und das Konvertieren von Daten in ein einheitliches Format umfassen. 2. **Analyse**: Hier werden die normalisierten Daten untersucht, um Muster, Trends und Anomalien zu identifizieren. Diese Phase kann statistische Analysen, Datenvisualisierungen und die Anwendung von Algorithmen zur Mustererkennung beinhalten. 3. **Transformation**: In dieser Phase werden die analysierten Daten in eine Form gebracht, die für die weitere Nutzung oder Entscheidungsfindung geeignet ist. Dies kann das Aggregieren von Daten, das Erstellen von Berichten oder das Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen umfassen. Diese Phasen helfen dabei, Rohdaten in wertvolle Informationen umzuwandeln, die für verschiedene Anwendungen genutzt werden können.