전체 글14 데이터 정체의 중요성 데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터 분석 및 머신러닝 프로젝트의 필수적인 단계입니다. 정제되지 않은 데이터는 분석 결과의 신뢰성을 저해하고, 머신러닝 모델의 성능을 떨어뜨릴 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 정제의 중요성과 그 과정을 5가지 소주제로 나누어 설명하겠습니다. 1. 데이터 정제의 필요성 데이터 정제는 데이터의 품질을 향상하기 위해 필요합니다. 수집된 원시 데이터는 종종 오류, 중복, 결측치, 이상치 등을 포함하고 있습니다. 이러한 데이터는 분석 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 모델의 정확성을 저해할 수 있습니다. 따라서 데이터 정제를 통해 데이터의 신뢰성을 확보하고, 정확한 분석 결과를 얻는 것이 중요합니다. 2. 데이터 중복 제거 데이터 중복 제거는 데이터 정제.. 2024. 7. 13. 결측치 처리과정의 중요성 데이터 분석 및 머신러닝에서 결측치(Missing Value) 처리는 매우 중요한 단계입니다. 결측치는 데이터의 완전성을 해치며, 분석 결과의 정확성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 이번 글에서는 결측치 처리 과정을 3가지 주요 주제로 나누어 살펴보겠습니다. 1. 결측치의 종류와 원인 결측치는 데이터셋에서 값이 비어 있는 상태를 의미합니다. 결측치는 여러 가지 이유로 발생할 수 있으며, 이를 이해하는 것이 첫 번째 단계입니다. 결측치의 종류는 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. MCAR (Missing Completely at Random):결측치가 전혀 예측할 수 없고, 다른 데이터와 무관하게 무작위로 발생하는 경우입니다. MAR (Missing at Random): 결측치가 일부 다른 변수와 관련이 있지.. 2024. 7. 13. 데이터 전처리와 클렌징의 중요성 데이터 전처리와 클렌징은 데이터 분석과 머신러닝의 필수적인 단계입니다. 이 과정은 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과의 신뢰성을 보장하며, 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 데이터 전처리와 클렌징을 5가지 소주제로 나누어 자세히 살펴보겠습니다. 1. 데이터 수집 및 이해 데이터 전처리의 첫 단계는 데이터를 수집하고 이해하는 것입니다. 이는 데이터를 분석하기 전에 그 특성을 파악하는 과정입니다. 데이터의 출처, 형식, 구조, 변수의 의미 등을 이해해야 합니다. 예를 들어, 데이터를 수집할 때 각 변수의 데이터 유형(숫자, 문자열 등)을 파악하고, 데이터가 어디서 왔는지(웹 스크래핑, 데이터베이스 등)를 이해해야 합니다. 이를 통해 데이터의 전반적인 품질을 평가할.. 2024. 7. 13. 데이터 스크래핑과 머신러닝과의 상관관계 데이터 스크래핑과 머신러닝은 현대 데이터 과학의 중요한 구성 요소입니다. 두 기술은 서로 밀접하게 연결되어 있으며, 함께 사용될 때 더욱 강력한 도구가 됩니다. 이 글에서는 데이터 스크래핑과 머신러닝의 상관관계를 5개의 소주제로 나누어 설명하겠습니다. 1. 데이터 수집의 중요성 데이터 스크래핑은 웹에서 데이터를 수집하는 기술입니다. 인터넷에는 수많은 정보가 있으며, 이 정보는 머신러닝 모델을 학습시키는 데 유용합니다. 예를 들어, 주식 가격, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사 등 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터를 효과적으로 수집하는 것이 머신러닝 모델의 성능을 좌우합니다. 따라서, 데이터 스크래핑 기술은 머신러닝 프로젝트의 첫 단계에서 매우 중요합니다. 2. 데이터 전처리와.. 2024. 7. 12. 이전 1 2 3 4 다음
