데이터 전처리의 개념과 중요성 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.. t-test (one sample t-test) 평균 비교 분석 평균을 비교하는 분석 기법은 t-test, z-test, ANOVA 등이 있다. t-test과 z-test은 2개 이하의 집단에서 평균을 비교하는 거의 동일한 분석 기법으로 모집단의 분산을 알고 있고, 표본의 수가 많을 때 t-test 대신 z-test을 사용할 수 있다. 그러나 실제로는 대부분의 분석 상황에서 모집단의 분산을 알기가 어렵기 때문에 t-검정을 주로 사용한다. 평균 비교 분석 간 차이 t-test z-test ANOVA 집단의 수 2개 이하 2개 이하 3개 이상 모집단의 분산 알 수 없음 알고 있음 알 수 없음 표본의 수 상관 없음 30개 이상 상관없음 등분산성 고려함 고려 하지 않음 고려함 t-test 두 개 이하의 집단에서 수치형 변수의 평균의 일치성을 판단하는 기법 t.. 이전 1 다음
