데이터 전처리

자세한 설명

데이터 전처리에는 머신러닝 모델의 분석 또는 학습을 위해 원시 데이터를 준비하도록 설계된 일련의 단계가 포함됩니다.다양한 소스에서 수집된 원시 데이터에는 모델의 성능을 저해할 수 있는 잡음, 결측치, 불일치 및 관련 없는 정보가 포함되어 있는 경우가 많습니다.데이터 전처리의 주요 작업은 다음과 같습니다.

데이터 정리: 이 단계에는 누락된 데이터 처리, 오류 수정, 중복되거나 관련 없는 데이터 제거가 포함됩니다.예를 들어 평균 또는 중위 대가와 같은 통계적 방법을 사용하여 누락값을 채우거나, 누락된 값이 너무 많으면 특정 행이나 열을 제거할 수 있습니다.

데이터 통합: 여러 소스에서 데이터를 수집하는 경우 데이터를 통합 데이터 세트로 결합해야 하는 경우가 많습니다.데이터 통합에는 서로 다른 소스의 데이터세트를 병합하는 동시에 불일치나 중복을 해결하는 작업이 포함됩니다.

데이터 변환: 여기에는 데이터를 분석에 적합한 형식 또는 구조로 변환하는 작업이 포함됩니다.일반적인 변환에는 수치 데이터의 스케일링 또는 정규화, 범주형 변수를 숫자 형식으로 인코딩, 분산을 안정화하기 위한 로그 변환 적용 등이 포함됩니다.

데이터 감소: 데이터 집합의 복잡성을 줄이기 위해 주성분 분석 (PCA) 또는 특징 선택 방법과 같은 차원 축소 기법을 사용하여 가장 관련성이 높은 특징만 유지하고 관련이 없거나 중복되는 특징은 삭제합니다.

데이터 이산화: 이 단계에는 연속형 데이터를 불연속 구간 또는 범주로 변환하는 작업이 포함되며, 이는 범주형 데이터가 필요한 분류 문제에서 특히 유용할 수 있습니다.

피처 엔지니어링: 새 피쳐를 생성하거나 기존 피처를 수정하여 모델 성능을 개선합니다.여기에는 상호 작용 항, 다항식 특징 생성 또는 시간 경과에 따른 데이터 집계가 포함될 수 있습니다.

데이터 분할: 데이터세트를 학습, 검증, 테스트 세트로 나누어 머신러닝 모델의 성능을 평가합니다.이 단계를 통해 보이지 않는 데이터를 대상으로 모델을 테스트하여 모델의 일반화 능력을 보다 정확하게 평가할 수 있습니다.

데이터 전처리가 기업에 중요한 이유

데이터 전처리는 분석 또는 머신 러닝에 사용되는 데이터의 품질을 높여 더 신뢰할 수 있는 인사이트와 더 나은 의사 결정으로 이어지기 때문에 비즈니스에 필수적입니다.기업은 원시 데이터를 정리하고 변환함으로써 분석 결과를 왜곡하거나 모델 성능을 최적화하지 못할 수 있는 오류와 편향의 위험을 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 고객 분석에서 중복 데이터를 제거하고, 누락된 값을 처리하고, 구매 금액과 같은 속성을 정규화하여 고객 데이터를 전처리하면 이 데이터에서 도출된 인사이트가 정확하고 실행 가능해집니다.판매 예측 또는 고객 이탈 예측과 같은 예측 모델링에서 전처리는 모델에 입력되는 데이터가 일관되고 잘 준비되어 있는지 확인하여 모델의 정확성과 견고성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

또한 데이터 전처리는 관련이 없거나 중복되는 데이터를 제거하여 기업이 분석을 실행하고 모델을 보다 효율적으로 훈련할 수 있도록 하여 계산 비용과 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

비즈니스에 대한 데이터 전처리의 의미는 효과적인 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하고, 모델 성능을 개선하고, 데이터에서 파생된 통찰력의 정확하고 관련성이 높으며, 신뢰할 수 있도록 보장하는 데 있어 데이터 전처리가 중요한 역할을 한다는 것을 강조합니다.

결론적으로, 데이터 전처리는 원시 데이터를 분석 또는 머신 러닝에 사용할 수 있는 깔끔하고 사용 가능한 형식으로 변환하는 프로세스입니다.여기에는 데이터 정리, 변환, 기능 엔지니어링과 같은 작업이 포함되며, 모두 데이터 품질 개선을 목표로 합니다.기업의 경우 데이터 전처리가 필수적입니다. 데이터 전처리는 모델 및 인사이트의 정확성, 의사 결정 개선, 계산 리소스의 효율적인 사용으로 이어지기 때문입니다.