데이터 전처리: Difference between revisions
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* 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> | |||
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== 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
