Front End Processing
데이터 정제는 오류, 결측치 및 불일치를 찾아 수정하는 과정이에요. 전처리는 분석을 위해 데이터를 일정한 형식으로 변환하고 구조화하는 단계에요. 이 두 과정은 데이터의 품질을 높여 결과의 신뢰성을 향상시켜요.
Data Cleaning and Preprocessing
데이터 정리 및 전처리
데이터는 종종 불완전하고 불일치가 있어요. 이를 수정하고 정리하는 과정이 필요해요. 결과적으로 분석과 모델링에 적합한 형태로 변환해요.
데이터 정리 및 전처리 스킬 여정을 시작하세요
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하위주제 (3)
Handling Missing Data
결측값은 데이터 분석의 신뢰성을 저하시킬 수 있어요. 이를 처리하기 위해 삭제, 대체 또는 예측 방법을 사용할 수 있어요. 적절한 방법 선택은 데이터의 특성과 목적에 따라 달라져요.
Stemming
어근 추출은 단어의 변화형을 기본 형태로 변환하는 과정이에요. 이를 통해 텍스트 데이터에서 의미를 일관되게 분석할 수 있어요. 검색 효율성을 높이고, 차원 축소에 기여해요.