Allen's 데이터 맛집
데이터 변환 기술 본문
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 적합한 모델로 만드는 과정으로, 예를 들어 생년월일을 출생월로, 출생지 주소를 출생 지역으로 변환하는 것입니다.
정규화 (Normalization): 데이터를 정해진 구간 내에 포함되도록 하는 과정으로, Min-Max 정규화, Z-Score 정규화, 소수 스케일링(Decimal scaling) 등을 사용합니다.
속성 생성 (Feature Construction): 데이터 마이닝 목표를 달성하는 데 도움이 되는 새로운 속성 또는 특징을 만드는 과정으로, 예를 들어 생년월일을 나이로 변환하거나 요일을 주말/주중으로 분류하는 것입니다.
이러한 데이터 변환 기술은 데이터 분석가가 데이터를 보다 유용하게 활용할 수 있도록 도와줍니다. 데이터의 형태와 구조를 변경하여 보다 정확한 분석과 예측을 할 수 있게 해주며, 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다.
