데이터 전처리: Difference between revisions
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== 데이터 전처리 부담 == | |||
* 데이터 분석가는 업무 시간 중 80%정도를 데이터 수집 및 전처리 과정에 사용<ref>[http://www.forbes.com/sites/gilpress/2016/03/23/data-preparation-most-time-consuming-least-enjoyable-data-science-task-survey-says/#16ece2467f75 Forbes에서 인용한 CrowdFlower의 설문 결과]</ref> | |||
== 유형 == | == 유형 == | ||
* 데이터 | * '''데이터 품질 향상''' | ||
** 이상치 처리 | ** 이상치 처리 | ||
** [[결측치]] 처리 | ** [[결측치]] 처리 | ||
** 노이즈 제거 | ** 노이즈 제거 | ||
* 개인정보 보호 | ** 오타 처리 | ||
** 개행문자 등 특수문자 처리 | |||
* '''데이터 통일''' | |||
** 메타 데이터 조정: 칼럼명 통일 | |||
** 데이터 형태 조정: Data Type, Datetime Type, [[원핫 인코딩]] | |||
** 연계 정보 조정: 불필요 칼럼 삭제, 칼럼 추가 등 | |||
* '''개인정보 보호''' | |||
** 노이즈 추가: [[차분 프라이버시]] | ** 노이즈 추가: [[차분 프라이버시]] | ||
** 식별자 제거: [[개인정보 비식별화]] | ** 식별자 제거: [[개인정보 비식별화]] | ||
** 암호화: [[동형암호]] | ** 암호화: [[동형암호]] | ||
** | ** 민감속성 제거 | ||
== 참고 문헌 == | |||
Latest revision as of 00:07, 7 May 2020
- Data Preprocessing
- 데이터를 실제 업무에 활용하기에 앞서서 정제하는 행위
데이터 전처리 부담[edit | edit source]
- 데이터 분석가는 업무 시간 중 80%정도를 데이터 수집 및 전처리 과정에 사용[1]
유형[edit | edit source]
- 데이터 품질 향상
- 이상치 처리
- 결측치 처리
- 노이즈 제거
- 오타 처리
- 개행문자 등 특수문자 처리
- 데이터 통일
- 메타 데이터 조정: 칼럼명 통일
- 데이터 형태 조정: Data Type, Datetime Type, 원핫 인코딩
- 연계 정보 조정: 불필요 칼럼 삭제, 칼럼 추가 등
- 개인정보 보호
