[go] Go 언어로 데이터 시각화를 할 때 누락된 값이나 이상치를 처리하는 방법은 무엇인가?

07 Dec 2023

데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하여 정보를 전달하는데 도움을 줍니다. 그러나 데이터에는 종종 누락된 값이나 이상치가 포함될 수 있습니다. 이러한 문제를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

누락된 값 처리하기

누락된 값을 특정 값으로 대체하기: NaN (Not a Number) 또는 NULL과 같은 특정 값을 사용하여 누락된 값을 대체하는 방법입니다. Go 언어에서는 math.NaN() 함수를 사용하여 NaN 값을 생성할 수 있습니다.

import (
    "math"
)

// ...

// 누락된 값을 NaN으로 대체하는 함수
func replaceMissingValues(data []float64) []float64 {
    for i, value := range data {
        if math.IsNaN(value) {
            data[i] = math.NaN()
        }
    }
    return data
}

누락된 값을 인접한 값으로 대체하기: 누락된 값의 주변 값들을 분석하여 비슷한 값으로 대체하는 방법입니다. 예를 들어, 평균값, 중간값, 최빈값등을 사용할 수 있습니다.

import (
    "sort"
)

// ...

// 누락된 값을 인접한 값들의 평균값으로 대체하는 함수
func replaceMissingValues(data []float64) []float64 {
    for i, value := range data {
        if math.IsNaN(value) {
            prevValue := data[i-1]
            nextValue := data[i+1]
            if !math.IsNaN(prevValue) && !math.IsNaN(nextValue) {
                data[i] = (prevValue + nextValue) / 2.0
            }
        }
    }
    return data
}

이상치 처리하기

이상치를 제거하기: 이상치를 제거하는 방법은 누락된 값과 비슷합니다. 최소-최대 범위, 평균과 표준 편차, 백분위 등을 사용하여 이상치를 탐지하고 제거합니다.

import (
    "sort"
)

// ...

// 이상치를 제거하는 함수
func removeOutliers(data []float64) []float64 {
    sortedData := make([]float64, len(data))
    copy(sortedData, data)
    sort.Float64Slice(sortedData).Sort()

    // 상위 1%와 하위 1%를 제외한 값을 유효한 값으로 간주
    lowerBound := sortedData[int(0.01*float64(len(sortedData)))]
    upperBound := sortedData[int(0.99*float64(len(sortedData)))]

    cleanedData := []float64{}
    for _, value := range data {
        if value >= lowerBound && value <= upperBound {
            cleanedData = append(cleanedData, value)
        }
    }
    return cleanedData
}

이상치를 대체하기: 이상치를 대체할 때는 평균 값이나 중간 값과 같은 대표적인 값으로 대체할 수 있습니다.

import (
    "sort"
)

// ...

// 이상치를 대체하는 함수
func replaceOutliers(data []float64) []float64 {
    sortedData := make([]float64, len(data))
    copy(sortedData, data)
    sort.Float64Slice(sortedData).Sort()

    lowerBound := sortedData[int(0.01*float64(len(sortedData)))]
    upperBound := sortedData[int(0.99*float64(len(sortedData)))]

    cleanedData := []float64{}
    for _, value := range data {
        if value < lowerBound || value > upperBound {
            cleanedData = append(cleanedData, (lowerBound+upperBound)/2.0)
        } else {
            cleanedData = append(cleanedData, value)
        }
    }
    return cleanedData
}

데이터 시각화에서 누락된 값이나 이상치를 처리하는 방법은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다를 수 있습니다. 적합한 방법을 선택하여 데이터의 왜곡을 최소화하고 정확한 시각화를 만들어야 합니다.