데이터 전처리의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
데이터 전처리의 의미와 개념을 이해한다.
데이터 전처리란 데이터 분석을 위해 수집된 데이터를 데이터 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정을 말한다. 데이터 전처리는 모델 성능을 향상시키기 위해 모델에 입력되기 전에 수집된 데이터를 처리하여 데이터의 품질을 향상시키는 단계입니다. 데이터 전처리는 불필요한 데이터를 제거하고 데이터 분석을 위해 누락된 값이나 이상값을 처리합니다. 품질을 향상시키는 작업입니다. 데이터 전처리 과정을 통해 정제된 데이터 세트는 데이터 분석 모델을 생성하고 데이터 분석 결과를 도출하는 데 적합하고 충분한 최적화된 데이터 세트를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 데이터 전처리는 정확한 데이터 분석 결과를 얻기 위해 필수적인 단계입니다. 데이터 전처리는 일반적으로 데이터 정리(Data Cleansing), 데이터 변환(Data Transformation), 데이터 특징 추출(Data Feature Extraction)의 세 가지 항목으로 구성됩니다. 데이터 분석에서는 원시 데이터가 데이터 분석에 직접 사용됩니다. 이는 불가능한 경우가 많으며, 데이터 분석에 적합한 형태로 데이터를 변환한 후 데이터 분석을 수행하는 경우가 많습니다. 원본 데이터 세트에는 의미 없는 값이나 잘못된 데이터가 포함될 수 있으므로, 데이터 분석 결과가 왜곡되는 것을 방지하기 위해 데이터 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공하여 데이터의 품질을 향상시킵니다. 데이터 전처리(데이터 전처리는 데이터 조작(Data Manipulation), 데이터 처리(Data Handling), 데이터 클리닝(Data Cleaning)이라고도 합니다.
데이터 전처리 의미 및 개념 설명
데이터 전처리란 데이터 분석 과정에서 수집된 데이터를 데이터 분석에 적합한 최적화된 형태로 가공하는 필수적인 단계를 의미합니다. 데이터 전처리란 원시 데이터(Raw Data)를 데이터 분석 목적과 방법에 적합한 형태로 가공하기 위해 불필요한 정보를 분리, 제거, 가공하는 사전 과정이다. 데이터 전처리는 다양한 이유로 처음 수집된 데이터를 데이터 분석으로 처리하는 과정입니다. 부적합한 요소가 많기 때문에 실제 데이터 분석을 진행하기 전에 수집된 데이터를 데이터 분석에 적합한 형태로 가공해야 합니다. 데이터 전처리는 이러한 데이터 처리 과정을 모두 의미합니다. 데이터 전처리 후 데이터가 분석됩니다. 목적에 최적화된 형태로 변환되기 때문에 데이터 분석의 성능이 높아집니다. 데이터 과학자들은 데이터 분석 과정에서 데이터 전처리를 매우 중요한 단계이자 과정으로 인식하고 있으며, 대부분의 데이터 분석 프로젝트에서는 데이터 전처리에 많은 시간과 노력이 소요됩니다. 비용이 듭니다. 특히, 빅데이터 분석과 데이터 마이닝을 위해서는 각 알고리즘의 필요에 따라 잘 준비된 데이터 세트가 필수적이므로 데이터 전처리는 데이터 분석에 앞서 반드시 수행해야 하는 작업이다. 데이터 분석을 위해 수집된 데이터는 분석 목적에 따라 전처리가 이루어져야 합니다. 과정을 통해 효과적으로 처리되어야 합니다. 데이터 전처리는 머신러닝 분야에서도 사용됩니다. 데이터 전처리는 주어진 데이터 세트를 머신러닝 학습에 적합하도록 변환하는 과정을 거칩니다. 데이터 전처리에는 세 가지 처리 프로세스가 포함됩니다. 데이터 전처리의 세 가지 처리 프로세스는 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 특징 추출입니다. 이 세 가지 항목은 데이터 전처리 과정에 포함되지만, 각 항목이 반드시 필수적인 것은 아닙니다. 수집한 데이터를 볼 때, 데이터가 잘 정리되어 있다면 거쳐야 할 항목 중 일부는 필요하지 않을 수도 있고 일부만 필요할 수도 있습니다.[데이터 전처리의 3가지 요소]
데이터 클렌징(Data Cleansing)이란 수집된 데이터에서 누락되거나 잘못된 값을 제거하거나 대체하는 과정을 말합니다. 데이터 변환(Data Transformation)은 데이터의 크기를 변경하는 프로세스를 말합니다. 데이터 특징 추출은 주어진 데이터 세트에서 필요한 데이터 항목만 선택하는 작업을 말합니다. 데이터 전처리에는 다양한 기술이 사용될 수 있습니다. 데이터 전처리 프로세스에는 데이터 수집, 데이터 정리, 데이터 변환, 데이터 필터링, 데이터 정렬, 데이터 그룹화, 데이터 변환 기능, 데이터 피벗, 데이터 병합, 데이터 분할, 데이터 샘플링, 데이터 집계 및 데이터 시각화가 포함됩니다.[데이터 전처리 과정]
데이터 전처리 중에는 누락된 값과 이상값을 처리하는 것이 매우 중요합니다. 결측값은 결측값이 있는 데이터를 의미하고, 이상값은 데이터의 정상 범위를 벗어난 데이터 값을 의미합니다. 수집된 데이터에 누락된 값이 있는 경우 해당 데이터가 속한 관측치를 삭제하거나 교체하여 해결합니다. 또한, 원본 데이터를 참조하여 이전에 수집된 데이터로 대체할 수 있습니다. 데이터에 이상치가 있는 경우 해당 데이터를 분석에서 제외하거나 적절한 값으로 수정할 수 있습니다. 데이터 전처리 과정에서 누락된 값이 발견될 수 있습니다. 처리를 통해 데이터에 누락된 값이 있는 경우 데이터 일관성을 유지하기 위해 해당 값을 대체 또는 삭제하고, 이상치 처리를 통해 데이터에 비정상적인 값이 있는 경우 데이터를 대체 또는 삭제하므로 잘못된 영향을 미칠 수 있는 요인 분석 결과. 이러한 현상은 사전에 예방할 수 있습니다. 데이터 전처리 과정에서 데이터의 정규화 및 표준화가 수행될 수 있습니다. 데이터 변수의 범위가 다를 경우 데이터 분석에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 변수들 사이의 영향력을 조정하기 위해 정규화(normalization)와 표준화(standardization)가 수행됩니다. 데이터 정규화란 데이터를 다양한 규모로 비교하고 분석하기 위해 데이터 값을 특정 값으로 조정하는 과정입니다. 데이터 정규화에서는 각 변수의 최대값을 1로, 최소값을 0으로 설정하여 데이터를 0~1 사이의 값으로 변환한다. 데이터 표준화는 각 변수의 평균을 0으로, 표준편차를 1로 변환하여 데이터 분포를 정규분포로 만드는 것입니다. 데이터로부터의 특징 추출에는 특징 선택과 특징 엔지니어링이 포함됩니다. 특징 선택(Feature Selection)은 수집된 모든 데이터 중에서 데이터 분석의 영향력을 감소시킬 수 있는 변수를 제거하여 데이터 분석의 성능을 향상시키는 전처리 과정입니다. 특징공학은 수집된 데이터에 존재하는 변수들 중에서 파생변수를 계산하여 데이터 분석의 성능을 향상시키는 과정이다. 만드는 작업을 말합니다. 특징 선택을 통해 데이터 분석 모델의 복잡성을 줄이고 효율성을 높일 수 있으며, 특징 추출을 통해 데이터 분석 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 전처리는 머신러닝이나 딥을 통해 할 수 있습니다. 학습(딥러닝)을 위해 수집한 데이터를 학습 데이터로 활용하는 경우, 데이터 세트를 데이터 분석 모델에서 사용할 수 있는 데이터 형식으로 변환할 수 있으며, 데이터의 품질을 높일 수 있습니다. 개선됩니다. 특히, 챗GPT(GPT채팅)제너레이티브 AI 등 제너레이티브 AI의 NLP(자연어 처리)에 사용되는 데이터 세트는 코퍼스(corpus)라는 말뭉치(corpora)가 많아 오류가 많을수록 자연어 처리 인공지능 모델의 정확도가 높아진다. 데이터 전처리는 일반적입니다. 자동화가 아닌 사람이 수동으로 작업을 수행합니다. 이는 수작업으로 이루어져야 하기 때문에 데이터 과학자에게는 매우 어려운 과정일 수 있지만, 데이터 분석에서는 필수적인 작업입니다.