EDA (탐색적 데이터 분석)
탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)은 데이터 과학 및 데이터 분석의 초기 단계 중 하나로,
주어진 데이터셋을 이해하고 데이터의 특성, 구조, 패턴, 이상치 및 관련 정보를 파악하기 위한 프로세스입니다.
EDA는 데이터를 탐색하고 분석하는 과정을 설명하며, 다음과 같은 목적과 단계로 수행됩니다.
1. 데이터 이해
데이터를 수집하고 데이터셋의 속성(열)과 관련된 정보를 수집
이 정보는 데이터의 출처, 구조, 특성, 변수 유형, 단위, 데이터 유실 여부, 이상치 등을 포함
2. 데이터 시각화
그래프 및 시각화 도구를 사용하여 데이터의 분포, 패턴, 상관 관계 등을 시각화
이를 통해 데이터의 특징을 빠르게 이해
3. 통계적 요약
기초 통계량(평균, 중앙값, 분산 등)을 계산하여 데이터의 중요한 통계적 특징을 파악
이를 통해 데이터의 대략적인 특성을 이해
4. 데이터 정제
누락된 값, 이상치 또는 오류가 있는 경우 이러한 문제를 해결하고 데이터를 정제
데이터 품질을 향상시키는 단계
5. 피처 엔지니어링
데이터셋을 다듬고, 새로운 피처(변수)를 생성하거나 기존의 피처를 변환하여 모델링에 도움을 주는 작업을 수행
6. 분석 및 시각화
데이터를 기반으로 도메인 지식을 활용하여 분석을 수행하고,
예측, 분류, 군집화 등과 같은 데이터 과학 모델을 적용 후 시각화를 통해 모델의 결과를 설명
7. 결과 해석
분석 및 시각화 결과를 해석하고 결론을 도출
이러한 결론은 비즈니스 의사 결정에 도움이 되며, 추가 조치를 취하거나 추가 연구 수행 가능
EDA는 데이터 분석 프로세스의 핵심 단계 중 하나로,
데이터 과학자 또는 분석가가 데이터를 이해하고 문제 해결에 도움이 되는 정보를 추출하기 위해 사용
EDA를 효과적으로 수행하면 데이터 분석 및 모델링의 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
본 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성하였습니다.