탐색적 데이터 분석 (EDA)은 데이터를 통해 통찰력을 얻고, 패턴을 식별하고, 데이터 세트의 구조를 이해하기 위해 필요한 중요한 단계로
모든 데이터 과학 프로젝트에서 중요합니다. 이번 포스팅에서는 Python 탐색적 데이터 분석을 위한 명령 및 기술과 함께 EDA 프로세스에 대해서 알아 보겠습니다.
데이터 로드
Python 탐색석 데이터 분석 (EDA)는 Pandas 또는 NumPy와 같은 라이브러리를 사용하여 Python에 데이터 세트를 로드하는 것부터 시작합니다.
다양한 파일 형식을 읽고 데이터의 기본 구조를 검사하는 방법을 알아야 합니다.
데이터 탐색
Pandas를 사용하여 데이터 세트를 탐색합니다.
요약 통계를 보고, 누락된 값을 확인하고, 각 열의 데이터 유형을 이해하는 방법을 알아야 합니다.
데이터 시각화
Matplotlib, Seaborn 또는 Plotly를 활용하여 의미 있는 시각화를 만들 수 있습니다.
히스토그램, 산점도, 상자 그림, 상관 행렬과 같은 기술을 탐색하여 데이터의 분포, 관계 및 이상값에 대한 통찰력을 얻어야 합니다.
결측치 처리
데이터 세트에서 결측치를 발견하고, 이를 처리하는 방법을 결정해야 합니다.
데이터 컨텍스트를 기반으로 결측치 대체 또는 제거 방법에 대해서 알아야 합니다.
Feature Engineering
기존 피쳐에서 새로운 피쳐를 생성하여 보다 의미 있는 정보를 추출해야 합니다.
원-핫 인코딩, 비닝 또는 스케일링과 같은 방법을 알고 있어야 합니다,
이상치 감지
통계적 방법이나 시각화 기술을 사용하여 이상값을 감지하고 처리해야 합니다.
분석에 영향을 미칠 수 있는 영향력 있는 데이터를 식별하는 방법에 대해서 알고 있어야 합니다.
상관관계 분석
상관 계수를 계산하고 상관 히트맵을 생성하여 변수 간의 관계를 탐색합니다.
상관관계가 높은 특징을 식별하고 해당 특징이 대상 변수에 미치는 영향을 이해하고 해석할 수 있어야 합니다.
가설 검증
통계 검증을 수행하여 데이터에 대한 가정을 검증하거나 가설을 테스트 해야 합니다.
의미 있는 결론을 도출하기 위한 t-검정, 카이제곱 검정 또는 분산 분석에 대해 알고 있어야 합니다.
차원 축소
특히 고차원 데이터를 처리할 때 주성분 분석(PCA) 또는 t-SNE와 같은 기술을 적용하여 데이터 세트의 차원을 줄일 수 있어야 합니다.
결론
Python 탐색적 데이터 분석은 모든 데이터 과학 프로젝트에서 중요한 단계입니다.
이번 포스팅에서 설명한 EDA 프로세스를 따르고, 이를 수행하기 위한 Python의 강력한 라이브러리에 대한 이해가 있어야 합니다.
EDA는 반복적인 프로세스이므로 데이터를 지속적으로 탐색하면 더 깊은 이해와 더 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
다음 포스팅에서는 위에서 열거한 Python 탐색적 데이터 분석 방법에 대해서 자세히 알아 보겠습니다.
감사합니다.