데이터 전처리는 데이터를 분석하기 전에 데이터를 정리하고 변형하는 과정을 말합니다. 이 과정은 데이터의 품질을 향상시키고 분석 결과의 정확성을 높이는데 도움을 줍니다. 데이터 전처리는 다양한 작업을 포함하며, 주요 작업으로는 결측치 처리, 이상치 처리, 데이터 스케일링, 범주형 데이터 처리 등이 있습니다.
결측치 처리
결측치는 데이터에 빈 값이 존재하는 경우를 말합니다. 결측치는 분석 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 이를 처리해야 합니다. 주요 결측치 처리 방법으로는 빈 값 대체, 삭제, 예측 모델을 활용한 대체 등이 있습니다.
이상치 처리
이상치는 다른 값들과 동떨어진 값으로, 데이터 분석에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 이상치는 데이터에서 실수로 발생할 수 있거나, 측정 장비의 오류로 인해 발생할 수 있습니다. 주요 이상치 처리 방법으로는 이상치 제거, 이상치를 다른 값으로 대체, 이상치를 예측 모델로 대체 등이 있습니다.
데이터 스케일링
데이터 스케일링은 데이터의 크기를 조정하는 작업을 말합니다. 데이터의 크기가 서로 다른 경우, 분석 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 스케일링은 주로 표준화(standardization)와 정규화(normalization) 방법을 사용합니다.
범주형 데이터 처리
범주형 데이터는 명목형 데이터와 순서형 데이터로 나눌 수 있습니다. 명목형 데이터는 범주 간에 순서가 없는 경우를 말하며, 예를 들어 성별(Gender)처럼 남성, 여성으로 나뉘는 경우입니다. 순서형 데이터는 범주 간에 순서가 있는 경우를 말하며, 예를 들어 학점(Grade)처럼 A, B, C, D, E로 나뉘는 경우입니다. 범주형 데이터는 주로 원-핫 인코딩(one-hot encoding)이나 레이블 인코딩(label encoding) 등의 방법으로 처리합니다.
결론
데이터 전처리는 데이터 분석의 첫 단계로, 데이터의 품질을 향상시키고 정확한 분석 결과를 얻기 위해 중요한 작업입니다. 데이터 전처리 과정에서는 결측치 처리, 이상치 처리, 데이터 스케일링, 범주형 데이터 처리 등의 작업을 수행합니다. 데이터 전처리는 정확성을 높이고 분석 결과를 신뢰할 수 있게 만들어 주는 역할을 합니다.