데이터 전처리란?
데이터 전처리란, 데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정입니다. 데이터 전처리를 통해 불필요한 데이터를 제거하고, 결측치나 이상치를 처리하여 데이터의 질을 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 가공된 데이터는 분석 모델을 구축하고 결과를 도출하는 데에 더욱 유용하게 활용될 수 있습니다.
데이터 전처리의 중요성
데이터 분석은 모든 산업 분야에서 큰 역할을 하고 있습니다. 하지만 분석에 사용되는 데이터의 질이 좋지 않다면, 분석 결과도 부정확하게 나올 수 있습니다. 따라서 데이터 전처리는 정확한 분석 결과를 얻기 위해 반드시 필요한 작업입니다.
데이터 전처리 예시
데이터 전처리에는 다양한 기법이 사용됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 전처리 작업이 필요할 수 있습니다.
- 결측치 처리: 데이터에서 빠진 값이 있을 경우, 해당 값을 대체하거나 삭제하여 데이터의 일관성을 유지합니다.
- 이상치 처리: 데이터에서 이상한 값이 있을 경우, 해당 값을 대체하거나 삭제하여 분석 결과에 영향을 미치는 오류를 방지합니다.
- 데이터 정규화: 서로 다른 스케일의 데이터를 비교 분석하기 위해, 데이터 값을 일정한 범위로 조정합니다.
- 데이터 인코딩: 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. (예: 원-핫 인코딩)
- 데이터 통합: 여러 개의 데이터를 하나의 데이터로 통합하여 분석에 용이하게 합니다.
- 데이터 분할: 분석에 필요한 부분 데이터를 추출하여, 불필요한 데이터를 제거합니다.
- 데이터 정렬: 분석에 필요한 순서대로 데이터를 정렬합니다.
- 데이터 그룹화: 데이터를 그룹별로 분류하고, 각 그룹에 대한 통계 정보를 추출합니다. (예: 그룹별 평균, 합계, 표준편차 등)
- 데이터 변환 함수: apply, map, applymap 등의 함수를 사용하여 데이터 값을 변환합니다.
- 데이터 피벗: pivot_table 함수를 사용하여, 행과 열을 바꾸거나, 그룹별 집계 정보를 표현합니다.
- 데이터 병합: merge 함수를 사용하여, 여러 개의 데이터를 하나로 병합합니다.
- 데이터 분할: split 함수를 사용하여, 데이터를 분할하고, 분할된 데이터를 분석합니다.
- 데이터 샘플링: sample 함수를 사용하여, 샘플 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석합니다.
- 데이터 집계: agg 함수를 사용하여, 그룹별 집계 정보를 추출합니다.
- 데이터 시각화: matplotlib, seaborn 등의 시각화 라이브러리를 사용하여, 데이터를 시각화하고, 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.
데이터 전처리 과정
데이터 전처리 과정은 다음과 같이 진행됩니다.
- 데이터 수집
- 데이터 정제 (결측치, 이상치 처리)
- 데이터 변환 (날짜, 문자열 등)
- 데이터 필터링 (조건에 따른 데이터 추출)
- 데이터 정렬 (sort_values 함수 사용법)
- 데이터 그룹화 (groupby 함수 사용법)
- 데이터 변환 함수 (apply, map, applymap 등)
- 데이터 피벗 (pivot_table 함수 사용법)
- 데이터 병합 (merge 함수 사용법)
- 데이터 분할 (split 함수 사용법)
- 데이터 샘플링 (sample 함수 사용법)
- 데이터 집계 (agg 함수 사용법)
- 데이터 시각화 (matplotlib, seaborn 등)
위의 전처리 과정에서 사용되는 함수와 기법에 대해서는 추후에 다른 게시글에서 자세히 다루도록 하겠습니다.
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