반응형 결측값 처리 방법과 전략 비교: 데이터 품질 향상 목차 👉결측값 처리 방법과 전략 비교 바로가기 결측값 처리 방법과 전략데이터 분석 및 머신러닝 모델링에서 결측값은 매우 중요한 요소입니다. 결측값은 데이터셋에서 특정 값이 누락된 상태로, 분석 결과에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 결측값은 설문조사에서 응답하지 않거나 데이터 수집 과정에서의 오류 등 여러 이유로 발생할 수 있습니다. 결측값을 적절히 처리하지 않으면 통계적 분석 결과가 왜곡되거나 머신러닝 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 결측값 처리 방법과 전략을 이해하고 적용하는 것은 데이터 분석의 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다. 결측값을 다루는 방법은 다양하지만, 각각의 방법은 그 특성과 상황에 따라 적절히 적용되어야 합니다. 본 글에서는 여러 결측값 처리 방법과 전략을 비교하여.. 2025. 5. 9. Pandas를 활용한 데이터 분석 기초 - 데이터 전처리 및 가공 방법 목차 👉Pandas를 활용한 데이터 분석 기초 바로 보기Pandas를 활용한 데이터 분석데이터 분석의 중요성이 날로 증가하는 현대 사회에서, Pandas는 파이썬을 기반으로 한 데이터 처리 및 분석을 위한 필수 라이브러리로 자리 잡았습니다. 이를 통해 대용량의 데이터를 효율적으로 다룰 수 있으며, 다양한 분석 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 Pandas를 활용한 데이터 분석의 기초를 다루고자 합니다. 기초적인 문법과 기능을 통해 데이터 전처리 및 가공의 기초를 익히고, 향후 데이터 분석에 필요한 기초 지식을 탄탄히 쌓을 수 있도록 도움을 드리겠습니다. 특히, 데이터를 분석하기 위해서는 먼저 탐색적 데이터 분석(EDA)을 진행해야 합니다. EDA는 데이터의 특성을 이해하고, 적절한 전.. 2025. 5. 9. 이전 1 다음
