728x90 반응형 데이터전처리2 [통계과학] 데이터 분석의 핵심 요소들: 통계학으로 알아보는 실전 예제 데이터 분석의 핵심 요소들: 통계학으로 알아보는 실전 예제 데이터 분석은 현대 사회에서 빠르게 중요성을 띄는 분야로, 통계학은 데이터 분석의 핵심 도구 중 하나입니다. 통계학은 수많은 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고 패턴을 발 견하는데 사용됩니다.데이터 분석을 위한 통계학의 핵심 요소들 중 하나는 중심 경향성을 파악하는 것입니다. 평균, 중앙값, 최빈값과 같은 통계량을 계산하여 데이터의 중심을 파악할 수 있습니다. 이를 통 해 데이터의 대표성을 파악하고 추세를 예측할 수 있습니다. 또한, 데이터의 변이를 이해하는 것도 중요합니다. 분산, 표준편차 등을 통해 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 파악하고 이를 통해 데이터의 신뢰성을 평가할 수 있습니다. 데이터 간의 관련성을 파악하는 상관관계 분석도 데이터.. 2024. 10. 24. [통계과학] 통계몬스터가 말하는 데이터 분석 비법 통계몬스터의 데이터 분석 비법 통계몬스터가 제시하는 데이터 분석 비법은 다음과 같다. 1. 데이터 수집가장 먼저 해야 할 일은 충분한 양의 데이터를 수집하는 것이다. 데이터의 질과 양이 분석의 품질을 결정짓는 중요한 요소이기 때문에 신중하게 데이터를 선택하고 수집해야 한다. 2. 데이터 전처리 수집한 데이터는 머신러닝 모델에 적용하기 전에 전처리 과정을 거쳐야 한다. 이 과정에서는 데이터의 결측치 처리, 이상치 제거, 범주형 데이터의 인코딩 등을 통해 데이터를 정제하고 적합한 형태로 가공해야 한다. 3. 탐색적 데이터 분석(EDA) 데이터를 시각적으로 탐색하고 통계적으로 분석하여 데이터의 특성을 파악하는 단계다. EDA를 통해 데이터의 분포, 상관관계, 이상치 등을 확인하고 모델링에 필요한 통찰을 얻는.. 2024. 9. 10. 이전 1 다음 728x90 반응형
