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피처 엔지니어링을 통한 더 나은 분석 기술: 전체 가이드

오늘날의 데이터 중심 세계에서 기업과 조직은 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 점점 더 데이터 분석에 의존하고 있습니다. 그러나 단순히 대규모 데이터 세트에서 액세스하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 최대한 활용하려면 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 피처 엔지니어링은 분석가가 원시 데이터에서 가장 관련성이 높은 정보를 추출하여 더 나은 예측 모델과 더 정확한 통찰력으로 얻을 수 있도록 도와주는 기술 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 피처 엔지니어링이 무엇인지, 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보고 Python 코드 예제를 제공합니다. 피처 엔지니어링이란 무엇일까요? 피처 엔지니어링은 새로운 피처를 만들거나 기존 피처를 수정하여 원시 데이터에서 유용한 정보..

IT 2023.04.08

Python에서 데이터 분석을 위한 새로운 피처를 만드는 방법

데이터에서 새로운 통찰력을 얻고 싶습니까? 새로운 피처를 생성하면 숨겨진 패턴과 연결를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 게시물에서는 Python을 사용하여 데이터 분석을 위한 새로운 피처를 생성하는 방법을 보여줍니다. 1단계: 문제 정의 시작하기 전에 해결하려는 문제를 정의하는 것이 중요합니다. 어떤 질문에 대답하려고 합니까? 우리가 얻고자 하는 통찰력은 무엇입니까? 문제를 명확하게 이해하면 어떤 새로운 피처가 유용할 수 있는지 생각할 수 있습니다. 2단계: 해당 데이터 식별 다음으로 새 피처를 만드는 데 유용한 데이터를 식별해야 합니다. 여기에는 원래 데이터와 혼합될 수 있는 데이터 세트 또는 외부 데이터 소스의 피처가 포함될 수 있습니다. 3단계: 피처 엔지니어링 이제 즐거운 부분인 피처 엔..

IT 2023.03.29
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