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 수 있습니다.
2. 결측치 처리
결측치는 데이터 분석과 모델 학습에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 결측치는 여러 가지 이유로 발생할 수 있으며, 이를 적절히 처리하는 것이 중요합니다. 결측치를 처리하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법은 결측치를 포함한 행이나 열을 제거하는 것입니다. 또 다른 방법은 평균, 중간값, 최빈값 등으로 결측치를 대체하는 것입니다. 결측치의 패턴을 분석하여 데이터의 특성에 맞는 적절한 방법을 선택해야 합니다.
3. 데이터 정제
데이터 정제는 잘못된 데이터, 중복 데이터, 비정형 데이터를 수정하는 과정입니다. 잘못된 데이터는 오타, 잘못된 값, 일관되지 않은 형식 등을 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 값을 가진 여러 표현 방식이 있을 수 있습니다("New York" vs "NYC"). 중복 데이터는 동일한 정보를 여러 번 포함하고 있는 데이터를 말합니다. 비정형 데이터는 텍스트, 이미지 등과 같이 구조화되지 않은 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 정제 과정을 통해 분석 가능한 형태로 변환됩니다.
4. 데이터 변환 및 스케일링
데이터 변환은 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 과정입니다. 이는 변수의 데이터 유형을 변환하거나, 로그 변환, 정규화, 표준화 등 다양한 방법을 포함합니다. 스케일링은 데이터의 크기를 일정한 범위로 조정하는 과정입니다. 예를 들어, 머신러닝 모델은 종종 입력 데이터의 스케일에 민감하므로, 데이터를 0과 1 사이의 값으로 정규화하거나, 평균이 0이고 분산이 1인 정규 분포로 변환합니다. 이러한 변환은 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
5. 피처 엔지니어링
피처 엔지니어링은 데이터에서 새로운 변수(피처)를 생성하는 과정입니다. 이는 도메인 지식과 데이터 분석 기술을 활용하여 데이터를 더욱 의미 있게 만드는 과정입니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 사용하여 요일, 월, 분기 등의 새로운 피처를 생성할 수 있습니다. 텍스트 데이터를 사용하여 단어 빈도, TF-IDF, 워드 임베딩 등을 생성할 수 있습니다. 피처 엔지니어링은 머신러닝 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 단계입니다. 데이터 전처리와 클렌징은 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트의 성공에 있어서 매우 중요한 단계입니다. 적절한 데이터 전처리 과정을 거친 데이터는 높은 품질을 유지하며, 이는 신뢰성 있는 분석 결과와 높은 성능의 머신러닝 모델을 보장합니다. 이 과정을 통해 데이터의 가치를 최대한으로 활용할 수 있습니다.
오늘은 데이타 전처리와 클렌징의 중요성을 데이터 수집, 결측치 처리 등 으로 살펴보았습니다. 다음 시간은 결측치 처리과정에 대하여 보다 상세히 학습하도록 하겠습니다.