R은 데이터를 다루고 분석하는 강력한 도구로 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터 분석을 시작하기 전에 데이터를 전처리하여 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 R을 사용하여 데이터를 전처리하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 불러오기

먼저, 데이터를 불러와야 합니다. R에서는 read.csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 불러올 수 있습니다.

data <- read.csv("data.csv")

결측값 처리

다음으로는 데이터의 결측값을 처리해야 합니다. 결측값은 데이터 분석의 정확도를 낮출 수 있으므로 적절한 처리가 필요합니다. R에서는 na.omit() 함수를 사용하여 결측값이 포함된 행을 제거할 수 있습니다.

clean_data <- na.omit(data)

이상값 처리

이상값은 분석 결과를 왜곡할 수 있기 때문에 처리해야 합니다. R에서는 이상값을 확인하고 처리하기 위해 다양한 패키지가 제공됩니다. dplyr 패키지의 filter() 함수를 사용하여 이상값을 제거할 수 있습니다.

clean_data <- data %>% filter(value < 100)

변수 변환

데이터 분석을 위해 변수를 적절한 형태로 변환해야 합니다. R에서는 변수를 변환하기 위해 mutate() 함수를 사용할 수 있습니다.

mutated_data <- clean_data %>% mutate(new_variable = old_variable * 2)

데이터 스케일링

마지막으로, 데이터를 스케일링하여 분석에 적합한 범위로 조정할 수 있습니다. R에서는 scale() 함수를 사용하여 데이터를 표준화할 수 있습니다.

scaled_data <- scale(mutated_data)

이제 데이터 전처리가 완료되었습니다. R을 사용하여 데이터를 불러오고 결측값을 처리하며, 이상값을 제거하고 변수를 변환하고, 데이터를 스케일링하는 방법을 살펴보았습니다. 데이터 전처리는 정확한 분석 결과를 얻기 위해 매우 중요한 단계이며, R을 이용하면 효과적으로 처리할 수 있습니다.

감사합니다!

참고 자료

• R 데이터 전처리 가이드북. 출판사.
• Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). R for Data Science. O’Reilly Media.