데이터 전처리: 데이터 변환 과정
데이터 전처리: 데이터 변환 과정
데이터 전처리에서 데이터 변환은 데이터를 분석 및 모델링에 적합한 형태로 준비하는 핵심 과정이다. 이 과정은 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과의 정확성을 향상시키며, 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 데이터 변환 과정은 다음과 같은 단계를 거쳐서 이뤄진다.
1. 결측치 처리: 데이터셋에서 누락된 값을 처리하는 과정이다. 결측치는 삭제하거나, 평균값 또는 중앙값 같은 대체값으로 채우는 방법이 있다. 경우에 따라 머신러닝 모델을 사용해 결측값을 예측하여 채우기도 한다.
2. 정규화와 표준화: 데이터를 일정한 범위나 분포로 변환하는 과정이다. 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환하고, 표준화는 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 데이터를 조정하는 것이다. 이를 통해 서로 다른 스케일을 가진 데이터를 균등하게 비교할 수 있다.
3. 범주형 데이터 인코딩: 텍스트 형태의 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 과정이다. 라벨 인코딩은 각 범주를 고유한 숫자로 변환하고, 원-핫 인코딩은 각 범주를 이진 벡터로 표현한다. 이렇게 하면 모델이 범주형 데이터를 처리할 수 있다.
4. 이상치 처리: 데이터에서 다른 값들과 현저히 다른 값, 즉 이상치를 처리하는 과정이다. 이상치는 삭제하거나, 다른 값으로 대체하거나, 데이터 변환(예: 로그 변환)을 통해 영향을 줄일 수 있다. 예를 들어 100점 만점인 점수에서 120점이 나왔다면 이는 이상치에 해당된다.
5. 특성 스케일링: 변수들 간의 스케일을 동일하게 맞추는 과정이다. Min-Max 스케일링은 모든 데이터를 일정한 범위로 변환하고, Robust 스케일링은 중앙값과 사분위 범위를 사용해 이상치의 영향을 줄이는 할을 한다.
6. 데이터 변환: 데이터의 분포를 변화시켜 분석에 더 적합하게 만드는 과정이다. 예를 들어, 로그 변환을 통해 데이터의 분포를 더 균등하게 할 수 있다.
7. 차원 축소: 데이터의 차원을 줄여 분석을 더 효율적으로 만드는 과정이다. 주성분 분석(PCA)이나 선형판별분석(LDA) 같은 방법을 사용해 데이터의 중요한 특성만을 추출하여 차원을 줄일 수 있다.
8. 데이터 샘플링: 데이터의 크기를 조정하거나, 데이터셋의 불균형을 해소하기 위한 과정이다. 언더샘플링은 다수 클래스의 데이터를 줄이고, 오버샘플링은 소수 클래스의 데이터를 늘려 균형을 맞추는 역할을 한다.
이처럼 데이터 변환은 데이터를 분석에 적합한 형태로 만드는 필수적인 과정이다. 적절한 변환을 통해 데이터의 품질을 높이고, 신뢰성 있는 분석 결과를 도출할 수 있다. 각 변환 방법은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 신중하게 선택하고 적용해야 한다. 이를 통해 분석의 성공 가능성을 크게 높일 수 있다.