Allen's 데이터 맛집

데이터 분석에서 중요한 기법 중 하나인 선형보간(Linear Interpolation)에 대해 알아보겠습니다. 데이터가 저장되는 간격이 일정하지 않을 때, 정확한 비교와 분석을 위해 데이터를 동일한 시간 간격으로 변환하는 방법입니다. 선형보간의 필요성현업에서는 다양한 이유로 데이터가 일정한 간격으로 수집되지 않을 때가 많습니다. 센서 고장, 네트워크 문제, 수집 주기의 차이 등 여러 요인으로 인해 데이터 간 간격이 불규칙해질 수 있죠. 이러한 불규칙한 데이터를 분석하기 위해서는 데이터를 동일한 시간 간격으로 변환하는 작업이 필요합니다. 이때 사용하는 기법이 바로 선형보간입니다.  선형보간의 원리선형보간은 두 점 사이의 직선을 이용해 새로운 점을 예측하는 방법입니다. 이를 통해 주어진 데이터 포인트 사이의..

데이터 품질 전처리에 대해 알아보겠습니다. 데이터를 분석하기 전에 필수적으로 거쳐야 하는 단계인 데이터 전처리에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 데이터 품질 전처리 목적실제 공정에서 발생하는 데이터는 의미 없는 값이나 누락 및 오타가 발생하여 품질이 좋지 않을 수 있습니다. 품질이 낮은 데이터를 분석에 이용하면 좋은 결과를 얻기 힘들죠. 따라서 데이터 품질 전처리는 데이터 분석에 있어서 필수적인 단계입니다.  데이터 품질지수 세부 설명1. 완전성 품질지수 완전성 품질지수는 결측 데이터의 개수를 확인하여 데이터의 완전성을 평가합니다. - 계산 방법: 완전성 품질지수 = 1 - (결측 데이터의 개수 / 전체 데이터의 개수) * 100 - 결측 데이터가 30% 이상인 경우, 해당 열(column)을 삭제하는 것이..

회귀분석은 데이터 사이언스와 통계학에서 가장 기본적이면서도 중요한 도구 중 하나입니다. 특히, 회귀모형의 유의성을 평가하는 것은 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 이해하는 데 필수적입니다.  회귀모형의 유의성 검토란?회귀모형의 유의성 검토는 모델이 통계적으로 의미 있는지를 평가하는 과정입니다. 이 과정은 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지, 그리고 모델에 포함된 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향이 우연에 의한 것이 아닌지를 확인하는 데 사용됩니다.  분산분석(ANOVA)이란?분산분석(ANOVA)은 두 개 이상의 그룹 간 평균의 차이가 통계적으로 유의한지를 검정하는 방법입니다. 회귀분석에서는 이 방법을 사용하여, 회귀모형 전체의 설명력이 통계적으로 유의한지를 검토할 수 있습니다.  회귀..

데이터 과학과 기계 학습에서 모델의 성능을 평가하는 데 있어 혼동행렬(Confusion Matrix)은 필수적인 도구입니다.이미지출처:https://namu.wiki/w/%ED%98%BC%EB%8F%99%ED%96%89%EB%A0%AC  혼동행렬이란?혼동행렬은 분류 문제에서 모델의 성능을 시각적으로 표현하는 표입니다. 이 행렬은 실제 클래스와 예측 클래스를 축으로 하여, 각 클래스에 속하는 예측 결과를 요약하여 보여줍니다. 주로 이진 분류 문제에서 사용되지만, 다중 클래스 분류 문제에서도 확장 사용될 수 있습니다.혼동행렬의 구성 요소- True Positive (TP): 실제 양성 클래스를 정확히 양성으로 예측한 경우의 수입니다. - True Negative (TN): 실제 음성 클래스를..