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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..

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 ..

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 ..

분석 모델은 다양한 부지런히 데이터 기반 의견을 제시하기 위한 중요한 도구입니다. 이러한 모델은 통계 및 미세 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 비즈니스 전략을 알리고 성과를 개선할 수 있는 통찰력을 제공합니다. 여전히 분석 모델을 개발하고 프로그래밍하는 것은 데이터 분석 및 프로그래밍 언어에 대한 깊은 이해가 필요한 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 이 글에서는 Python을 사용하여 분석 모델을 프로그래밍하는 프로세스를 살펴봅니다. Python은 사용 편의성과 광범위한 라이브러리 지원으로 인해 데이터 과학 및 분석 분야에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 다양한 분석 모델의 예를 제공하고 이를 Python에서 적용하는 방법을 보여줍니다. 1. 선형 회귀: 선형 회귀는 수치 결과를 예측하기 위한..

가장 유용한 도구 중 하나는 시간 관련 데이터로 작업하는 경우 Unixtime입니다. Unix 타임스탬프라고도 하는 Unixtime은 시간을 1970년 1월 1일 00:00:00 UTC 이후 경과된 초 수로 나타내는 방법입니다. 이 글에서는 Unixtime을 사용하여 시간 점수를 계산하고 시작하는 데 도움이 되는 Python 예시를 제공하는 방법을 살펴봅니다. 시간 점수는 무엇일까요? 시간 점수는 두 이벤트 사이에 경과된 시간의 양을 정량화하는 방법입니다. 데이터 분석에서 작업 기간, 두 가지 행동 사이의 시간과 같은 효과를 정하는 데 자주 사용됩니다. 시간 점수는 초, 분, 시간, 일 등 다양한 단위로 표현될 수 있습니다. Unixtime을 사용하여 시간 점수 계산 Unixtime을 사용하여 시간 점수..

표준화는 데이터를 표준 척도로 변환하는 데 사용되는 데이터 분석의 필수 전처리 단계입니다. z-score를 계산하여 피처를 표준화하는 것은 데이터를 표준화하는 데 사용되는 일반적인 방법입니다. 이 블로그 게시물에서는 z-score가 무엇인지, 피처 표준화에서 z-score의 중요성 및 Python을 사용하여 z-score를 계산하는 방법에 대해 설명합니다. z-score란 무엇일까요? 표준 점수라고도 하는 z-score는 주어진 데이터 포인트가 평균에서 벗어난 표준 편차의 수를 나타냅니다. 데이터 포인트의 z-score를 계산하는 공식은 다음과 같습니다. z = (x - μ) / σ 여기서 x는 데이터 포인트, μ는 데이터의 평균, σ는 데이터의 표준편차입니다. z-score를 사용하여 피처를 표준화하는..