Allen's 데이터 맛집

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..