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 있지만, 결측 된 값 자체와는 무관한 경우입니다.
MNAR (Missing Not at Random):
결측치가 결측된 값 자체와 관련이 있는 경우입니다. 예를 들어, 소득이 높은 사람들이 설문 조사에서 소득을 밝히지 않는 경우가 이에 해당합니다.
결측치의 원인으로는 데이터 수집 과정의 오류, 응답자의 의도적인 응답 회피, 시스템 고장 등이 있습니다. 각 결측치의 종류와 원인을 파악하는 것은 적절한 처리 방법을 선택하는 데 중요한 역할을 합니다.
2. 결측치 탐지 방법
결측치를 처리하기 위해서는 먼저 데이터를 탐지하는 과정이 필요합니다. 결측치를 탐지하는 방법은 여러 가지가 있으며, 이를 통해 데이터의 상태를 정확히 파악할 수 있습니다.
기술 통계 및 시각화:
결측치를 탐지하기 위해 기본적인 기술 통계를 사용하거나, 시각화를 통해 결측치의 분포를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 결측치의 빈도를 확인하거나, 히스토그램, 상자 그림(Box Plot)을 통해 결측치를 시각적으로 나타낼 수 있습니다.
데이터프레임의 메서드 사용:
판다스(Pandas)와 같은 데이터 분석 라이브러리를 사용하여 결측치를 쉽게 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, isnull(), notnull(), info() 메서드를 사용하면 데이터프레임 내의 결측치를 쉽게 확인할 수 있습니다.
상관 분석:
다른 변수와의 상관 관계를 분석하여 결측치가 어떤 패턴을 보이는지 파악할 수 있습니다. 이는 결측치가 특정 변수와 관련이 있는지 확인하는 데 유용합니다. 결측치를 탐지하는 과정은 데이터 전처리의 필수 단계이며, 이를 통해 데이터의 품질을 평가하고, 적절한 처리 방법을 선택할 수 있습니다.
3. 결측치 처리 방법
결측치를 처리하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 데이터의 특성 및 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
삭제 방법:
결측치가 있는 행 또는 열을 삭제하는 방법입니다. 결측치가 매우 적을 때 효과적일 수 있지만, 중요한 정보를 잃을 수 있으므로 주의가 필요합니다.
행 삭제:
dropna() 메서드를 사용하여 결측치가 있는 행을 삭제할 수 있습니다.
열 삭제:
결측치가 많은 열을 삭제하여 분석에 사용되지 않도록 할 수 있습니다.
대체 방법:
결측치를 다른 값으로 대체하는 방법입니다. 이는 데이터의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
평균, 중간값, 최빈값 대체:
각 열의 평균, 중간값, 최빈값을 사용하여 결측치를 대체할 수 있습니다. fillna() 메서드를 사용합니다.
추정값 대체:
회귀 분석, K-최근접 이웃(KNN) 등을 사용하여 결측치를 추정하여 대체할 수 있습니다.
모델 기반 방법:
머신러닝 모델을 사용하여 결측치를 예측하고 대체하는 방법입니다. 이는 결측치를 보다 정확하게 대체할 수 있지만, 모델을 학습시키는 과정이 필요합니다.
회귀 모델:
회귀 분석을 통해 결측치를 예측할 수 있습니다.
K-최근접 이웃(KNN):
유사한 데이터를 기반으로 결측치를 예측하는 방법입니다.
각 방법의 장단점을 고려하여, 데이터의 특성과 분석 목적에 맞는 적절한 결측치 처리 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
결론적으로, 결측치 처리는 데이터 분석과 머신러닝의 성능과 정확성에 큰 영향을 미칩니다. 적절한 결측치 처리 과정을 통해 데이터의 품질을 높이고, 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 결측치의 종류와 원인을 이해하고, 이를 탐지하고 적절히 처리하는 과정은 데이터 전처리의 핵심입니다.