Allen's 데이터 맛집

파이썬에서 특정 열의 중복된 데이터를 확인하는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 데이터를 다루다 보면 같은 값이 반복되는 경우가 꽤 자주 발생하는데요. 이러한 중복 데이터는 분석 결과에 영향을 줄 수 있기 때문에 이를 잘 처리하는 것이 중요합니다. 1. 중복된 데이터를 확인해야 하는 이유데이터 분석에서는 중복된 데이터를 그냥 두면 결과가 왜곡될 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 고객의 주문 내역이 중복되어 기록되었다면, 고객의 구매 패턴을 정확하게 분석하기 어려워질 수 있습니다. 따라서 데이터 분석을 하기 전에 중복 데이터를 찾아내고, 이를 적절하게 처리하는 것이 매우 중요합니다.2. 파이썬에서 중복 데이터 확인하기파이썬에서는 Pandas 라이브러리를 사용해 중복된 데이터를 쉽게 찾을 수 있습니다. Pan..

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..

분류 데이터의 불균형 문제는 실제로 많이 발생하는 문제 중 하나입니다. 이를 해결하기 위해 몇 가지 기술적 접근 방법이 있습니다. 이미지출처:https://casa-de-feel.tistory.com/15 - 가중치 균형화은 모델이 특정 클래스를 더 잘 학습하도록 하는 방법입니다. 손실 함수를 조정하여 소수 클래스의 오류에 더 큰 가중치를 부여합니다. - 언더 샘플링은 다수 클래스에서 일부 데이터를 무작위로 제거하여 클래스 간 균형을 맞추는 방법입니다. 하지만 이 방법은 정보 손실과 과소적합을 초래할 수 있습니다. - 오버 샘플링은 소수 클래스의 데이터를 복제하여 데이터를 늘리는 방법입니다. 이는 정보 손실이 적지만, 과대적합 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 새로운 테스트 데이터가 추가되면 모델의 예..