데이터 분석 과정에서 가장 기시간을 써야하는 과정이 있다. 바로 데이터 전처리이다.
1. 데이터 전처리를 왜 해야 하는가?
데이터 전처리는 데이터 분석의 정확성을 높이기 위한 필수 단계이다. 현실 세계에서 수집된 데이터는 불완전하거나, 잘못된 값이 포함되어 있을 수 있다. 이러한 데이터는 그대로 분석에 사용될 경우 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 데이터를 정리하고 일관성을 확보하는 전처리 과정은 성공적인 데이터 분석을 위해 반드시 필요하다. 전처리를 통해 데이터를 정제하면, 분석 모델의 성능을 향상시키고, 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다.
2. 데이터 이상치와 결측값
이상치(Outliers)와 결측값(Missing Data)은 데이터 전처리 과정에서 주로 다루는 문제이다. 각 항목에 대해 다음과 같이 설명한다.
2.1 데이터 이상치
이상치는 데이터의 다른 값들과 크게 차이나는 데이터 포인트를 의미한다. 이상치는 데이터 입력 오류, 측정 기기의 오작동, 실험적 오류 등으로 발생할 수 있다. 이상치가 포함된 데이터를 분석할 경우, 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 적절한 처리가 필요하다.
- 이상치 처리 방법:
- 제거: 명백한 오류로 판단되는 이상치는 데이터셋에서 제거한다.
- 대체: 이상치를 주변 값의 평균 또는 중앙값으로 대체한다.
- 분석 방법 조정: 이상치에 덜 민감한 분석 방법을 사용하여 이상치의 영향을 최소화한다.
2.2 데이터 결측값
결측값은 특정 데이터가 누락된 상태를 의미한다. 이는 응답 누락, 데이터 손실, 장비 오류 등으로 발생할 수 있다. 결측값이 있는 데이터를 처리하지 않고 분석에 사용하면 분석 결과가 왜곡될 수 있다.
- 결측값 처리 방법:
- 삭제: 결측값이 포함된 행이나 열을 삭제한다. 결측값의 양이 적을 때 유효한 방법이다.
- 대체: 결측값을 평균, 중앙값, 최빈값 또는 예측된 값으로 대체한다.
- 예측 모델 사용: 머신러닝 모델을 사용해 결측값을 예측하여 대체한다.
3. 정규화와 표준화의 필요성
정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)는 데이터의 범위와 분포를 조정하여 분석 결과의 왜곡을 방지하는 중요한 과정이다.
- 정규화: 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환하여 데이터의 크기를 조정하는 과정이다. 이는 거리 기반 알고리즘(예: K-평균 클러스터링, K-최근접 이웃)에서 유용하다.
- 표준화: 표준화는 데이터를 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 변환하는 과정이다. 이는 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등에서 사용되며, 서로 다른 범위를 가진 데이터를 비교하거나 분석할 때 특히 유용하다.
정규화와 표준화는 변수 간의 균형을 맞추고, 모델이 특정 변수에 치우치지 않도록 보장함으로써 분석의 신뢰성을 높이는 역할을 한다.
또한 어떤 분석을 할지에 따라 다양한 샘플링과 차원 축소등을 하면 된다.
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