데이터 분석을 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 그러나 현실적으로 실제 데이터는 불완전하거나 잘못된 값, 누락된 값 등으로 인해 분석에 방해가 되는 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 데이터 클리닝과 전처리 과정을 거쳐야 합니다.
1. 누락된 값 처리
누락된 값은 데이터셋에서 값이 기록되지 않은 경우를 말합니다. 이는 데이터 분석에 심각한 영향을 주기 때문에 적절한 처리가 필요합니다. 일반적인 방법으로는 다음과 같은 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
- 누락된 값을 제거하는 방법: 누락된 값을 가진 행이나 열을 제거하는 방식입니다. 하지만 데이터의 손실이 발생할 수 있으므로 신중하게 결정해야 합니다.
- 누락된 값을 대체하는 방법: 누락된 값을 대체하는 방법은 평균값, 중간값, 최빈값 등의 통계적 수치를 사용하여 대체하는 방식입니다.
2. 이상한 값 처리
이상한 값은 정상 범위를 벗어난 값으로, 오류로 인해 발생할 수 있습니다. 이상한 값은 데이터 분석 결과에 왜곡을 일으킬 수 있으므로 처리가 필요합니다. 일반적인 방법으로는 다음과 같은 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
- 이상한 값을 제거하는 방법: 이상한 값을 가진 행을 제거하는 방식입니다. 하지만 이는 데이터의 손실이 발생할 수 있으므로 주의해야 합니다.
- 이상한 값을 대체하는 방법: 이상한 값을 대체하는 방법은 평균값, 중간값, 최빈값 등의 통계적 수치를 사용하여 대체하는 방식입니다.
3. 중복된 값 처리
중복된 값은 데이터셋에서 중복된 데이터를 의미합니다. 중복된 값은 데이터 분석 결과에 왜곡을 일으킬 수 있으므로 처리가 필요합니다. 일반적인 방법으로는 다음과 같은 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
- 중복된 값을 제거하는 방법: 중복된 값을 가진 행을 제거하는 방식입니다. 데이터의 손실이 발생할 수 있으므로 주의해야 합니다.
- 중복된 값을 유지하면서 처리하는 방법: 중복된 값을 그대로 유지하면서 특정한 방식으로 처리하는 방법입니다. 예를 들어, 중복된 값을 평균값으로 대체하는 것입니다.
4. 데이터 형식 변환
데이터 형식 변환은 데이터셋의 특정한 열의 형식을 다른 형식으로 변환하는 작업입니다. 데이터 형식 변환이 필요한 경우는 다양한 경우가 있으며, 예를 들어 다음과 같은 작업이 필요할 수 있습니다.
- 날짜와 시간 형식 변환
- 문자열을 숫자로 변환
- 숫자를 범주형 데이터로 변환
5. 데이터 스케일링
데이터 스케일링은 데이터셋의 변수들의 범위를 조정하는 작업입니다. 이는 변수들 간의 비교가 용이해지고 분석 결과에 왜곡을 줄일 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 방법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 표준화: 변수의 평균을 0, 표준편차를 1로 변환하는 방식입니다.
- 정규화: 변수의 범위를 0과 1 사이로 변환하는 방식입니다.
위에서 소개한 과정들은 데이터 클리닝과 전처리를 위한 일반적인 접근 방법입니다. 실제 데이터에 대해서는 문제의 종류와 데이터의 특성에 따라서 적합한 방법을 선택해야 합니다. 데이터 클리닝과 전처리 과정은 데이터 분석의 품질과 정확성을 높이는 중요한 작업이므로, 신중하게 수행해야 합니다.
참고자료: