데이터 전처리의 중요성과 방법 데이터 전처리는 데이터 분석과 머신러닝 모델의 성능을 크게 좌우하는 중요한 과정입니다. 이번 글에서는 데이터 정제, 데이터 변환(스케일링, 정규화 등), 그리고 결측값 처리 및 데이터 증강에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1. 데이터 정제(Data Cleansing) 데이터 정제는 데이터 분석의 첫 번째 단계이자 가장 중요한 과정입니다. 이상값을 식별하고 제거하여 데이터의 정확성을 높이고, 중복 데이터를 제거하여 데이터의 일관성을 유지하며, 결측값을 처리하여 데이터의 완성도를 높이는 것이 데이터 정제의 주요 목표입니다. 이러한 과정을 통해 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하고, 더 나은 분석 결과와 비즈니스 성과로 이어질 수 있습니다. 이상값(Outlier) 식별이상값(outlier)은 데이터 분포에.. 2024. 7. 1.
