이상치(outlier)는 데이터 집합 내에서 다른 값들과 현격하게 다른 값을 갖는 데이터 포인트를 가리킵니다. 이상치는 여러 이유로 발생할 수 있으며 데이터 분석 시 정확한 결과를 얻기에 방해가 될 수 있습니다. 따라서 이상치를 식별하고 처리하는 것은 중요한 과정입니다.

이상치 식별 방법

1. 통계적 방법: 평균과 표준편차를 이용하여 박스플롯이나 Z-스코어 등을 활용하여 이상치를 식별합니다.
2. 시각적 방법: 산점도나 히스토그램을 통해 데이터의 분포를 시각적으로 확인하여 이상치를 식별합니다.

이상치 처리 방법

1. 제거: 이상치를 갖는 데이터 포인트를 제거하는 방법입니다.
2. 대체: 이상치를 대체값으로 대체하는 방법으로 평균, 중앙값, 최빈값 등을 사용하여 대체합니다.
3. 이상치로 인한 영향 완화: 로그 변환, 정규화 등을 통해 이상치로 인한 영향을 완화하는 방법입니다.

파이썬을 이용한 이상치 처리

파이썬에서는 numpy나 pandas 라이브러리를 이용하여 효과적으로 이상치를 식별하고 처리할 수 있습니다.

예를 들어, 아래는 Z-스코어를 이용하여 이상치를 식별하고, 이를 제거하는 방법을 보여줍니다.

import numpy as np

def remove_outliers(data, threshold=3):
    z_scores = np.abs((data - data.mean()) / data.std())
    return data[(z_scores < threshold)]

# 이상치 제거
clean_data = remove_outliers(my_data)

정리

이상치는 데이터 분석 과정에 있어서 신뢰성 있는 결과를 얻기 어렵게 만들 수 있습니다. 따라서 이상치를 식별하고 적절히 처리하는 것은 중요한 작업이며, 파이썬을 이용하여 효과적으로 처리할 수 있습니다.

참고문헌:

• https://towardsdatascience.com/ways-to-detect-and-remove-the-outliers-404d16608dba