탐색적 데이터 분석(EDA)은 숨겨진 패턴, 관계 및 인사이트를 발견하는 데 도움이 되는 데이터 분석의 중요한 단계입니다. EDA에는 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 잠재적 이상치, 이상치 또는 데이터 품질 문제를 식별하기 위해 데이터를 시각화하고 요약하는 작업이 포함됩니다. 이 글에서는 EDA의 중요성, 관련 기술 및 데이터에 대해 EDA를 수행하는 방법에 대해 설명합니다.
탐색적 데이터 분석이 중요한 이유는 무엇일까요?
1. 데이터 품질 문제 식별: EDA는 분석 정확도에 영향을 줄 수 있는 누락된 값, 이상값 및 기타 데이터 품질 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.
2. 올바른 통계 기법 선택에 도움: EDA는 데이터 및 연구 질문에 적합한 통계 기법을 결정하는 데 도움이 됩니다.
3. 패턴 및 관계 발견: EDA는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 데이터의 숨겨진 패턴 및 관계를 발견하는 데 도움이 됩니다.
4. 데이터에 대한 더 나은 이해 제공: EDA는 데이터와 그 특성에 대한 더 나은 이해를 도와 추가 분석을 위한 변수 선택을 알릴 수 있습니다.
5. 데이터 기반 의사 결정 촉진: EDA는 연구자가 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 데이터 기반 의사 결정을 위한 기반을 제공합니다.
EDA와 관련된 기술
1. 단변량 분석: 단변량 분석은 변수의 분포, 중심 경향, 변동성 및 기타 통계 측정을 이해하기 위해 한 번에 하나의 변수를 분석하는 것입니다.
2. 이변량 분석(Bivariate analysis): 이변량 분석에는 두 변수 간의 관계를 분석하여 패턴, 상관관계 또는 연관성을 식별하는 것이 포함됩니다.
3. 다변량 분석: 다변량 분석에는 여러 변수를 한 번에 분석하여 관계와 상호 작용을 이해하는 것이 포함됩니다.
4. 데이터 시각화: 데이터 시각화에는 패턴과 관계를 식별하기 위해 데이터의 차트, 그래프 및 기타 시각적 표현을 만드는 작업이 포함됩니다.
데이터에 대해 EDA를 수행하는 방법은 무엇일까요?
1. 데이터 수집 및 정리: EDA의 첫 번째 단계는 데이터의 품질과 완전성을 보장하기 위해 데이터를 수집하고 정리하는 것입니다.
2. 데이터 요약: 평균, 중앙값, 최빈값, 표준 편차 및 기타 기술 통계를 계산하여 데이터를 요약합니다.
3. 데이터 시각화: 차트, 히스토그램, 산점도 및 기타 시각화를 사용하여 데이터의 패턴과 관계를 식별합니다.
4. 관계 분석: 이변량 및 다변량 분석을 사용하여 변수 간의 관계를 식별합니다.
5. 이상치 식별: 분석의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 이상치 및 기ㅏ 데이터 품질 문제를 식별합니다.
탐색적 데이터 분석은 숨겨진 패턴, 관계 및 통찰력을 발견하는 데 도움이 되는 데이터 분석의 중요한 단계입니다. EDA에는 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 잠재적 이상치, 이상치 또는 데이터 품질 문제를 식별하기 위해 데이터를 시각화하고 요약하는 작업이 포함됩니다. EDA는 데이터 품질 문제를 식별하고, 올바른 통계 기술을 선택하고, 패턴과 관계를 발견하고, 데이터에 대한 더 나은 이해를 제공하고, 데이터 기반 의사 결정을 촉진하는 데 도움이 됩니다. EDA와 관련된 기술을 따르고 데이터에 대해 EDA를 수행하면 귀중한 통찰력을 얻고 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
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