Allen's 데이터 맛집
데이터 전처리 본문
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 유지하면서 데이터를 간소화합니다. 이는 주성분 분석(PCA) 등의 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.
파생 변수 생성은 기존 변수를 기반으로 새로운 변수를 생성하는 것으로, 보다 유용한 정보를 얻을 수 있도록 합니다.
변수 변환은 데이터의 분포를 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 것으로, 보통 로그 변환, 정규화, 표준화 등을 사용합니다.
불균형 데이터 처리는 분석할 때 클래스 간 데이터의 불균형으로 인한 문제를 해결하는 것으로, 언더샘플링, 오버샘플링, 가중치 부여 등의 방법을 활용하여 데이터를 균형 있게 처리합니다.
이러한 과정을 통해 데이터를 전처리하면 더 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 전처리는 데이터 분석의 기반을 마련하는 중요한 단계이므로 신중하게 실행해야 합니다.
