데이터 분석에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻기 위해서는 효과적인 전처리가 매우 중요합니다.
이 글에서는 결측 데이터 처리, 이상값 처리, 중복 데이터 처리 등 다양한 전처리 방법을 소개합니다.
또한 데이터 스케일링, 변수 변환, 범주형 데이터 인코딩 방법도 다룹니다.
이러한 전처리 기술을 적용하면 데이터 품질을 향상하고 분석 결과를 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다.
아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
1. 결측값 처리
1.1. 누락된 값 감지
데이터 분석을 수행할 때 가장 먼저 해야 할 일은 결측값을 찾아내는 것입니다.
누락값은 데이터가 누락되어 존재하지 않는 경우입니다.
누락된 값은 데이터 분석 결과에 왜곡을 초래할 수 있으므로 정확한 분석 결과를 얻기 위해서는 반드시 처리가 필요합니다.
1.2. 누락된 값 대체
결측값을 처리하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 일반적인 방법은 결측값을 대치하는 것입니다.
평균, 중앙값 또는 모드를 사용하여 누락된 값을 대체할 수 있습니다.
이때 변수의 특성에 따라 적절한 대체방법을 선택해야 한다.
2. 이상치 처리
2.1. 이상치 감지
이상값은 정상적인 패턴에서 벗어나 데이터를 분석할 때 신뢰할 수 없는 것으로 간주되는 값입니다.
따라서 이상값을 감지하고 처리하는 것이 중요합니다.
이상값은 통계 방법이나 시각화 도구를 사용하여 감지할 수 있습니다.
2.2. 이상값 제거 또는 교체
이상값을 처리하는 방법에는 제거 또는 교체라는 두 가지 방법이 있습니다.
이상값이 데이터 세트에서 절대 오류로 간주되는 경우 이를 제거하는 것이 바람직합니다.
그러나 이상값이 실제로 발생하는 값인 경우 이를 대체하는 것이 더 적절할 수 있습니다.
대치방법은 이상치의 종류와 변수의 성격에 따라 다르게 적용될 수 있다.
3. 중복 데이터 처리
3.1. 중복 데이터 감지
중복된 데이터는 동일한 값이 여러 번 나타나는 경우를 말합니다.
중복된 데이터를 처리하지 못하면 데이터 분석 결과에 왜곡이 발생할 수 있습니다.
따라서 중복 데이터를 탐지하는 것은 데이터 전처리에서 중요한 과정이다.
3.2. 중복 데이터 제거
제거는 중복 데이터를 처리하는 일반적인 방법입니다.
중복 항목 중 하나를 제거하거나 모든 중복 항목을 제거하도록 선택할 수 있습니다.
어떤 방법을 선택하든 중복 데이터를 제거한 후에는 분석을 위해 데이터 세트를 정리해야 합니다.
4. 데이터 스케일링
4.1. 데이터 스케일링의 필요성
데이터 스케일링은 변수 간의 범위 차이를 줄이는 작업입니다.
변수 간 범위의 차이가 크면 분석 결과에 영향을 미칠 수 있으므로 데이터를 확장하는 것이 중요합니다.
4.2. 주요 데이터 확장 기술
주요 데이터 스케일링 기술은 표준화와 정규화입니다.
정규화는 데이터를 평균이 0, 표준편차가 1인 분포로 변환하는 방법이고, 정규화는 데이터를 0~1 사이의 범위로 변환하는 방법입니다.
어떤 방법을 선택할지는 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다.
.
5. 변수 변환
5.1. 변수 변환의 필요성
변수 변환은 데이터의 분포를 조정하는 작업입니다.
변수 변환은 데이터의 정규성을 향상하고 모델링을 용이하게 할 수 있습니다.
5.2. 주요 변수 변환 기술
주요 변수변환 기법으로는 로그변환, 제곱근변환, 역변환 등이 있다.
로그 변환은 데이터의 왜도를 줄일 수 있고, 제곱근 변환은 분산 비율을 동일하게 만들 수 있습니다.
어떤 변수 변환 기법을 선택할지는 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다.
6. 범주형 데이터 인코딩
6.1. 범주형 데이터의 문제
범주형 데이터는 문자열이나 정수로 표현되며 분석에 직접 사용할 수 없습니다.
따라서 범주형 데이터는 인코딩되어 수치로 표현되어야 합니다.
6.2. 일반적인 인코딩 방법
일반적으로 사용되는 범주형 데이터 인코딩 방법에는 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩이 있습니다.
레이블 인코딩은 각 범주형 값을 고유한 정수로 바꾸는 반면, 원-핫 인코딩은 각 범주형 값을 0과 1의 벡터로 변환합니다.
어떤 인코딩 방법을 선택하는지는 범주형 데이터의 특성에 따라 달라집니다.
7. 데이터 이진화
7.1. 데이터 이진화의 필요성
데이터 이진화는 연속형 변수를 이진형 변수로 변환하는 프로세스입니다.
이진 변수는 데이터 분석에 사용하기 편리하며 특히 분류 문제에 유용할 수 있습니다.
7.2. 데이터 이진화 방법
데이터를 이진화하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 일반적인 방법은 경계값을 기준으로 변수의 값을 0과 1로 변환하는 것입니다.
경계는 도메인 지식을 사용하여 설정할 수 있으며 전문가의 조언이 필요할 수 있습니다.
8. 데이터 정리
8.1. 데이터 정리의 필요성
데이터 클리닝은 데이터에서 오류나 노이즈를 제거하는 프로세스입니다.
오류나 노이즈가 있는 데이터에서는 정확한 분석 결과를 얻기 어렵기 때문에 데이터 분석에서는 데이터 정리가 매우 중요합니다.
8.2. 주요 데이터 정리 기술
주요 데이터 정리 기술에는 데이터 정규화, 범위 확인, 이상치 감지가 포함됩니다.
데이터 표준화는 데이터의 형식을 일관되게 유지하는 작업인 반면, 범위 확인은 데이터가 올바른 범위에 있는지 확인하는 작업입니다.
위에서 언급한 이상값 처리와 유사한 방법을 사용하여 이상값 감지를 진행할 수 있습니다.
9. 데이터 샘플링
9.1. 데이터 샘플링의 필요성
데이터 샘플링은 대규모 데이터 세트에서 일부 데이터를 추출하는 프로세스입니다.
대용량 데이터 세트는 분석에 많은 시간과 자원이 필요하기 때문에 효율적인 분석을 위해서는 데이터 샘플링이 필요합니다.
9.2. 데이터 샘플링 방법
대표적인 데이터 샘플링 방법에는 무작위 샘플링, 계층적 샘플링, 클러스터 샘플링이 있습니다.
무작위 표본추출은 데이터를 무작위로 추출하는 방법이고, 계층적 표본추출은 데이터를 계층별로 분류하여 추출하는 방법이다.
클러스터 샘플링은 데이터를 여러 그룹으로 나눈 후 각 그룹에서 샘플을 추출하는 방법입니다.
결론적으로
데이터 전처리는 데이터 분석을 수행하기 전에 반드시 수행해야 하는 작업입니다.
결측값, 이상값, 중복 데이터 등을 처리하여 데이터 왜곡을 줄이고 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
데이터 스케일링, 변수 변환, 범주형 데이터 인코딩은 데이터의 형태를 변환하고 분석에 적합한 형태로 처리하는 작업입니다.
또한 데이터 정리, 데이터 샘플링, 데이터 통합 등은 데이터 품질을 향상시키고 분석에 필요한 데이터를 추출하는 작업이다.
이러한 전처리 과정은 데이터 분석의 정확성과 효율성을 결정하는 중요한 요소입니다.
알아두면 유용한 추가 정보
1. 데이터 전처리는 분석 초기 단계부터 시작해야 하며, 데이터 세트의 특성과 목적에 따라 적절한 전처리 방법을 선택해야 합니다.
2. 전처리 작업은 반복적으로 수행되어야 하며 모든 전처리 과정을 문서화해야 합니다.
3. 데이터 전처리에는 해당 분야의 지식과 전문가의 지도가 필요할 수 있습니다.
전문가의 조언을 구하는 것이 매우 중요합니다.
4. 프로그래밍 언어나 전처리 도구를 사용하여 전처리 작업을 자동화할 수 있는 경우가 많습니다.
5. 전처리가 완료된 후에는 데이터의 일관성과 유효성을 확인해야 합니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
데이터 전처리는 데이터 분석에서 매우 중요한 단계입니다.
그러나 분석에만 집중하고 전처리 과정을 간과하기 쉽습니다.
데이터 전처리가 제대로 이루어지지 않으면 분석 결과에 오류가 발생할 수 있으며, 데이터 품질 향상을 위해서는 전처리에 충분한 시간과 노력을 투자해야 한다.
또한 데이터 전처리는 반복적인 작업이므로 데이터 변경에 따라 주기적으로 업데이트되어야 합니다.
따라서 데이터 분석을 수행하기 전에 전처리 과정을 소홀히 하지 않고 충분한 전처리를 수행하는 것이 중요하다.