데이터 전처리 중 ‘분석 변수 처리’에는 크게 (1) 변수 선택, (2) 차원 축소, (3) 파생 변수 생성, (4) 변수 변환, (5) 불균형 데이터 처리가 있습니다. 이 중 ‘변수 선택 및 차원 축소’는 지난 포스팅(바로가기)을 통해 소개해드렸습니다. 이번 포스팅에서는 나머지 분석 변수 처리 방법에 대해 알아보고자 합니다. 1. 데이터 전처리 – 분석 변수 처리 1) 파생 … 더 읽기
데이터 전처리 과정은 크게 (1) 데이터 정제(관련 포스팅 보기), (2) 분석 변수 처리(데이터 통합, 축소, 변환)로 구성됩니다. 이 중 분석 변수 처리를 위해서는 (1) 변수 선택, (2) 차원 축소, (3) 파생 변수 생성, (4) 변수 변환, (5) 불균형 데이터 처리가 고려되어야 합니다. 1. 데이터 전처리 – 분석 변수 처리 1) 변수 선택(Feature Selection) 변수는 Variable(통계학) … 더 읽기
데이터 전처리는 분석 목적과 방법에 적합한 데이터 형태로 처리하기 위해 불필요한 데이터를 분리, 제거하고 가공하는 과정입니다. 데이터 분석을 위한 필수 과정이며, (1) 데이터 정제(Cleaning), (2) 데이터 통합(Integration), (3) 데이터 축소(Reduction), (4) 데이터 변환(Transformation)으로 구성됩니다. 앞서 소개한 데이터 수집, 데이터 저장 과정을 거친 뒤, 분석에 필요한 데이터를 추출하고 통합하는 ‘데이터 전처리’ 과정을 거치게 됩니다. 1. 데이터 … 더 읽기