Allen's 데이터 맛집

데이터 전처리는 데이터를 분석하기 쉽고 정확하게 만들기 위해 필요한 과정입니다. 이는 데이터를 클렌징하고 변환하여 분석에 적합한 형태로 만드는 작업을 포함합니다. 결측값과 이상값 처리 결측값은 데이터 내에서 누락된 값으로, 이를 처리하지 않으면 분석 결과에 왜곡을 유발할 수 있습니다. 보통 평균값이나 중간값으로 대체하거나 해당 데이터를 삭제합니다. 이상값은 대부분 정상 범위를 벗어난 값으로, 이는 분석 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 주로 이상값을 제거하거나 대체하는 방법을 사용합니다. 분석 변수 처리 변수 선택은 분석에 유용한 변수들을 선택하는 과정으로, 불필요한 변수를 제거하여 모델의 복잡성을 줄이고 성능을 향상시킵니다. 차원 축소는 데이터 세트의 차원을 줄이는 작업으로, 중요한 정보를 유..

데이터 변환 기술은 데이터를 보다 효과적으로 분석하고 모델링하기 위해 데이터의 형태를 변경하는 중요한 프로세스입니다. 데이터 비식별화 (Data De-identification): 예를 들어, 개인 정보 비식별화를 위해 가명처리, 총계처리, 데이터 값 삭제, 범주화, 데이터 마스킹 등의 방법을 사용합니다. 평활화 (Smoothing): 데이터의 잡음을 제거하고 추세에서 벗어나는 값을 변환하는 것으로, 예를 들어 구간화, 스플라인 보간법, 이동평균, 지수평활 등이 있습니다. 집계 (Aggregation): 통계 분석을 위해 데이터를 요약 형식으로 변환하는 과정으로, 지정된 기간에 걸쳐 평균, 최소, 최대, 합계, 개수 등을 계산합니다. 일반화 (Generalization): 특정 데이터를 범용 데이터에 적..

데이터 분석에서 데이터는 주로 범주형과 수치형의 두 가지 주요 속성으로 분류됩니다. 이들은 데이터를 이해하고 분석하는 데 중요한 기반이 됩니다. 그런데 이 속성들은 더 나아가서 세부적으로 명목형, 순위형, 이산형, 연속형 등으로 나눌 수 있습니다. 범주형(Categorical) 데이터: 명목형(Nominal) 데이터는 카테고리 간에 순서나 계층이 없는 데이터를 의미합니다. 예를 들어, 사람들의 혈액형(A, B, AB, O)이 여기에 해당합니다. 순위형(Ordinal) 데이터는 카테고리 간에 상대적인 순서나 등급이 있는 데이터를 말합니다. 예를 들어, 영화 평점(1점, 2점, 3점 등)이 여기에 속합니다. 수치형(Numerical) 데이터: 이산형(Discrete) 데이터는 셀 수 있는 값들을 가지며 불연..

빅데이터 수집 기술은 현대 비즈니스 및 데이터 분석 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술들은 데이터 분석가들이 데이터를 수집하고 분석하는 데 도움이 되는 핵심 도구들입니다. 이미지출처:https://news.samsungdisplay.com/22907 각 기술의 핵심 기능을 설명하면 다음과 같습니다 FTP (File Transfer Protocol): 서버와 클라이언트 간의 빠른 데이터 전송을 가능케 하는 TCP/IP 기반 프로토콜입니다. 주로 대용량 파일 전송에 사용되며, 빅데이터 세트의 공유나 전송에 사용됩니다. Open API: 서비스, 정보, 데이터 등 오픈된 정보로부터 API를 통해 실시간 데이터를 수집하는 기술입니다. 이는 다수의 함수로 구성된 API를 통해 시스템 간의 연동을 통해 실..