RIMI CODE

오늘날의 데이터 기반 세계에서 예측 모델을 구조화하고 검증하는 것은 의사 결정 프로세스의 필수적인 부분이 되었습니다. 고객의 행동을 예측하든, 거래를 예언하든, 사기 조건과 관련되든, 예측 모델은 기업이 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의견을 제시하는 데 도움이 됩니다. 여전히 정확한 모델을 세우려면 데이터를 알고리즘에 넣는 것 이상이 필요합니다. 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택 및 확인을 포함하는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 이 글에서는 Python 예제를 통해 모델 구조 및 확인의 필수 방법을 안내합니다. 1단계: 데이터 전처리 데이터 전처리는 예측 모델을 구축하는 데 중추적인 단계입니다. 여기에는 원시 데이터를 기계 학습 알고리즘에 원활하게 공급할 수 있는 형식으로 정리하고 변환하..

데이터 전처리는 원시 데이터를 알고리즘으로 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 형식으로 변환하는 것과 관련된 기계 학습의 중요한 단계입니다. 전처리는 노이즈를 제거하고 누락된 데이터를 처리하며 데이터 세트의 복잡성을 줄임으로써 기계 학습 모델의 정확성과 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 데이터 전처리의 중요성, 다양한 기술 및 이를 구현하기 위한 모범 사례에 대해 설명합니다. 데이터 전처리가 중요한 이유는 무엇일까요? 원시 데이터는 종종 일관성이 없고 불완전하여 기계 학습 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 데이터 전처리가 필수적입니다. 데이터 전처리를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 1. 불필요한 문자를 제거하고 맞춤법 오류를 수정하고 형식을 표준화하여 데이터를 정리합니다...

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 관..

데이터 분석은 의료에서 재무, 마케팅에 이르기까지 거의 모든 분야에서 의사 결정의 필수적인 부분이 되었습니다. 그러나 데이터 분석을 시작하기 전에 해결하려는 문제를 정의하는 것이 중요합니다. 문제 정의는 전체 데이터 분석 프로세스의 기반을 설정하는 중요한 단계입니다. 이 글에서는 데이터 분석에서 문제 정의의 중요성과 이것이 통찰력의 품질을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다. 데이터 분석에서 문제 정의가 중요한 이유는 무엇일까요? 1. 올바른 문제에 집중하는 데 도움이 됩니다. 문제를 정의하면 수집할 올바른 데이터 소스, 물어볼 올바른 질문 및 사용할 올바른 방법을 식별하는 데 도움이 됩니다. 문제에 대한 명확한 이해가 없으면 관련 없는 데이터에 시간과 리소스를 낭비하기 쉽습니다. 2. 데이터 분석의 정확..

머신 러닝 대회에서 가장 인기 있는 플랫폼 중 하나인 Kaggle은 데이터 과학을 배우는 사람들이 자신의 기술을 테스트하고 다른 전문가와 단합할 수 있도록 다양한 과제를 제공합니다. Kaggle Competitions란 무엇일까요? Kaggle Competitions은 Kaggle 플랫폼에서 주최되는 머신 러닝 챌린지입니다. Competitions는 이미지 분류에서 자연어 처리, 예측 모델링에 이르기까지 다양하며 참가자는 집단적으로 또는 개인으로 경쟁할 수 있습니다. 각 경쟁에는 고유한 문제 설명과 데이터 세트가 있으며, 참가자는 데이터 과학 기술을 사용하여 세련된 결과를 개발해야 합니다. 왜 Kaggle Competitions에서 공유해야 할까요? Kaggle 대회에서 공유하면 다음과 같은 다양한 이점..

로그 정규화는 데이터를 보다 정규 분포된 형식으로 변환하기 위해 데이터 과학에서 널리 사용되는 기술입니다. 이 블로그 게시물에서는 로그 정규화가 무엇인지, 왜 사용되는지, Python에서 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 로그 정규화란? 로그 정규화는 정상적으로 분포되지 않은 데이터를 정규화하는 데 사용되는 변환 기술입니다. 로그 정규화에서는 데이터 값의 자연 로그를 취합니다. 그 결과 데이터의 범위를 줄이고 극단값을 평균에 더 가깝게 만드는 변환이 발생합니다. 로그 정규화를 사용하는 이유는 무엇일까요? 로그 정규화는 정상적으로 배포되지 않은 데이터를 정규화하는 데 사용됩니다. 회귀 분석 및 가설 검정과 같은 많은 통계 기법에서는 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정하기 때문에 이는 중요합니다. 데이터가 ..

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 분석 프로세스의 초기 및 필수 단계입니다. 분석의 전반적인 방향을 식별하는 데 도움이 되며 데이터의 중요한 측면도 강조 표시됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 EDA with Python을 활용하여 전체적인 분석 방향을 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 탐색적 데이터 분석(EDA)이란 무엇일까요? 탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 분석하여 주요 특성을 요약하는 프로세스입니다. 데이터의 기본 구조를 이해하고, 패턴과 관계를 식별하고, 데이터에 대한 가정을 테스트하는 데 사용됩니다. EDA는 추가 분석에 중요한 주요 변수를 식별하는 데 도움이 되므로 데이터 분석 프로세스에서 중요한 단계입니다. EDA를 활용한 전반적인 분석 방향 설정 다음 단계는 EDA를 사..

데이터로 작업할 때 특정 범위로 확장해야 하는 경우가 많습니다. 널리 사용되는 조정 방법 중 하나는 최대-최소 스케일링입니다. 이 기술은 데이터를 0과 1 사이의 범위로 조정하여 비교 분석을 더 쉽게 만듭니다. 이 글에서는 Max-Min Scaling이 무엇인지, 왜 유용한지, Python에서 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다. 최대-최소 스케일링이란 무엇일까요? 최대-최소 스케일링은 데이터를 특정 범위로 다시 스케일링하는 데이터 스케일링 기술입니다. 특히 데이터의 크기를 0과 1 사이의 범위로 조정합니다. 여기서 데이터의 최소값은 0으로, 최대값은 1로 조정됩니다. 다른 모든 값은 이 두 값 사이에서 비례적으로 조정됩니다. Max-Min 스케일링을 사용하는 이유는 무엇일까요? Max-Min Scaling..

데이터는 모든 모양과 크기로 제공되지만 한 가지 확실한 것은 작업하기 어려울 수 있다는 것입니다. 일반적인 문제 중 하나는 데이터가 정규 분포를 따르지 않아 특정 통계 기법을 사용할 때 문제가 발생할 수 있다는 것입니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 로그 정규화를 사용하는 것입니다. 로그 정규화는 데이터를 보다 정규 분포를 따르도록 변환합니다. 이 글에서는 로그 정규화가 무엇이며 Python에서 수행하는 방법을 살펴봅니다. 로그 정규화란? 로그 정규화는 정규 분포가 아닌 데이터를 보다 정규 분포로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 즉, 정규 분포를 가정하는 기술을 사용하여 분석할 수 있도록 데이터를 보다 "정상"으로 만듭니다. 이것은 값을 분산시키고 극단값의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 ..

nunique() 함수는 Python에서 데이터 분석에 유용한 도구입니다. pandas Series 또는 DaataFrame에서 고유한 값의 수를 계산하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 nunique() 함수가 어떻게 작동하는지 설명하고 사용 방법에 대한 예제를 제공합니다. nunique() 함수는 무엇일까요? nunique() 함수는 pandas Series 또는 DataFrame에서 고유한 값의 수를 계산하는 데 사용되는 pandas 라이브러리의 메서드입니다. 행 또는 열일 수 있는 지정된 축의 고유한 값 수를 반환합니다. nunique() 함수의 구문 nunique() 함수를 사용하기 위한 구문은 다음과 같습니다. df.nunique(axis=0, dropna=True) 그런 다음 "df"는 함수를 ..