Allen's 데이터 맛집

zero fill 말그대로 함수 안에 매개변수의 숫자만큼 공간을 확보하고 값이 없으면 0으로 채우란 것입니다. 데이터 분석을 하시는분은 결측치를 평균값 등으로 채울때 많이 보시게 될 함수입니다. 이번 포스팅에선 사용법만 다루도록 하겠습니다. for num in range(1,21): print('대기번호 : '+str(num).zfill(3)) >>> 대기번호 : 001대기번호 : 002대기번호 : 003대기번호 : 004대기번호 : 005대기번호 : 006대기번호 : 007대기번호 : >>> 008대기번호 : 009대기번호 : 010대기번호 : 011대기번호 : 012

결측값 처리는 데이터 분석에서 중요한 단계 중 하나로, 데이터 내에 빈 값이 있을 때 이를 적절히 처리하여 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 위해 몇 가지 대체 방법이 사용됩니다. 이 포스팅에서는 단순 대치법과 다중 대치법을 설명하겠습니다. 1. 단순 대치법: - 완전 분석법은 불완전한 자료를 모두 무시하여 효율성이 저하될 수 있습니다. - 평균 대치법은 결측값을 데이터의 평균, 중앙값 또는 최빈값으로 대체합니다. 이는 다른 변수와의 관계에 따라 유용할 수 있습니다. - 단순 확률 대치법은 평균 대치법의 과소추정 문제를 보완하기 위해 고안되었습니다. Hot-Deck와 Cold-Deck 등의 방법이 있으며, 각각은 비슷한 성향의 응답자 자료나 외부 출처에서 대체할 자료를 가져옵니다. 2. 다중 대치법..

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..