데이터 전처리는 데이터 분석 과정에서 가장 중요하면서도 종종 간과되는 단계 중 하나 이다. 올바른 데이터 전처리를 수행하지 않으면 데이터의 품질과 분석 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이 번 시간에는 데이터 전처리의 중요성과 주요 단계를 살펴보고, 데이터 분석 프로젝트에서의 역할을 알아 보도록 하겠습니다.
데이터 전처리: 데이터 분석의 핵심
데이터 전처리는 데이터 분석의 첫 번째 단계로서, 원시 데이터(raw data)를 정제하고 준비하는 과정을 의미 한다. 이 과정은 데이터 분석의 품질과 결과에 큰 영향을 미치며, 올바르게 수행하지 않으면 부정확한 결과와 예측을 유발할 수 있다.
데이터 전처리의 중요성
- 데이터 품질 향상: 원시 데이터는 종종 불완전하거나 오류가 포함되어 있다. 데이터 전처리를 통해 이러한 문제를 해결하고 데이터 품질을 향상 시킨다.
- 정확한 분석 결과: 전처리를 통해 정확하고 일관된 데이터를 얻을 수 있으며, 이는 정확한 분석 결과를 얻는 데 필수적 이다.
- 모델의 성능 향상: 머신 러닝 및 딥 러닝 모델의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존 한다. 좋은 데이터 전처리는 모델의 성능을 향상 시킨다.
- 시간과 비용 절감: 데이터 전처리를 미리 수행하면 분석 및 모델 학습 과정에서 시간과 비용을 절감할 수 있다.
데이터 전처리의 주요 단계
데이터 전처리는 다음과 같은 주요 단계로 구성 된다.
- 데이터 수집: 데이터 전처리의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것 이다. 데이터는 다양한 소스에서 올 수 있으며, 이를 수집하고 저장 한다.
- 데이터 정제(Cleaning): 데이터 정제는 불완전하거나 오류가 있는 데이터를 수정하거나 삭제하는 과정 이다. 중복된 레코드나 결측치를 처리하고 이상치(outliers)를 탐지하고 처리 한다.
- 데이터 변환(Transforming): 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환 한다. 이 과정에서는 범주형 데이터를 수치형 데이터로 인코딩하거나, 데이터 스케일링(Scaling)을 수행하고, 특성 엔지니어링(Feature Engineering)을 진행 한다.
- 데이터 정규화(Normalization): 데이터 스케일링 및 정규화는 데이터 간의 크기나 단위 차이를 해결하는 데 도움을 준다. 주로 Min-Max 스케일링이나 Z-점수 정규화를 사용 한다.
- 특성 선택(Feature Selection): 모든 특성(feature)이 분석에 도움을 주지 않을 수 있으므로, 불필요한 특성을 제거하고 중요한 특성만을 선택하는 과정 이다.
- 데이터 인코딩(Encoding): 범주형 데이터는 수치형 데이터로 변환해야 한다. 원핫 인코딩(One-Hot Encoding) 또는 레이블 인코딩(Label Encoding)을 사용 한다.
- 데이터 분할(Splitting): 데이터를 학습(train), 검증(validation), 테스트(test) 데이터로 분할하여 모델 학습 및 평가에 사용 한다
- 데이터 스케일링(Scaling): 다양한 특성의 범위(scale)를 일치시켜 모델 학습에 영향을 미치지 않도록 한다.
데이터 전처리의 역할
데이터 전처리는 데이터 분석 프로젝트에서 아래와 같은 역할을 수행 할 수 있다.
- 데이터 품질 향상: 불완전한 데이터나 오류가 있는 데이터를 수정하여 데이터 품질을 향상 시킨다.
- 모델 성능 향상: 전처리를 통해 데이터의 분포를 개선하고 모델 학습에 불필요한 노이즈를 줄여 모델의 성능을 향상 시킨다.
- 해석 가능한 결과 도출: 데이터 전처리를 통해 분석 결과가 더 해석 가능하게 되어 의사 결정을 지원 한다.
- 시간과 비용 절감: 미리 데이터를 정제하고 준비하면 데이터 분석 및 모델 학습 과정에서의 시간과 비용을 절감할 수 있다.
- 윤곽을 잡는 역할: 데이터 전처리를 통해 데이터의 특성과 패턴을 파악하고 분석 방향을 결정하는 데 도움을 준다.
-글 마무리
데이터 전처리는 데이터 분석 프로젝트에서 핵심적인 역할을 한다. 올바르게 수행되지 않으면 데이터의 품질과 분석 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 데이터 전처리를 통해 데이터의 품질을 향상시키고 모델의 성능을 향상 시켜 정확하고 의사 결정에 도움을 주는 결과를 얻을 수 있다. 따라서 데이터 분석 프로젝트를 시작할 때 항상 데이터 전처리 단계를 고려하고 중요시해야 한다. 이 글이 당신에게 도움이 되셨으면 합니다 .
읽어 주셔서 감사합니다