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1. 서론: 데이터 전처리의 중요성 데이터 과학에서 '데이터 전처리'는 분석이나 모델링 전에 수행되는 중요한 과정입니다. 이 과정에서 데이터는 분석을 위해 적합한 형태로 변환되며, 이는 결측치 처리와 피처 스케일링을 포함합니다. 이 포스트에서는 이 두 가지 중요한 데이터 전처리 기법에 대해 알아보겠습니다. 2. 결측치 처리 데이터에 결측치가 있으면 데이터 분석이나 머신러닝 모델링에 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 결측치 처리는 데이터 전처리의 중요한 부분입니다. 2-1. 결측치의 종류와 영향 결측치는 데이터가 완전하지 않은 상태를 의미합니다. 이는 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있으며, 데이터 품질에 큰 영향을 미칩니다. 이로 인해 분석 결과가 왜곡되거나, 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 2-2..

1. 들어가며 데이터는 현대 사회에서 귀중한 자원입니다. 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터를 정교하게 관리하는 데이터베이스 시스템이 필수적입니다. 이 포스트에서는 데이터베이스 개발, 특히 SQL 쿼리 작성과 관계형 데이터베이스 설계에 초점을 맞춰 설명하겠습니다. 1-1. 데이터의 중요성 현대 사회에서 데이터는 통찰력을 얻고 결정을 내리는 데 중요한 자원이 되었습니다. 이러한 데이터를 효율적으로 활용하기 위해 필요한 것이 바로 데이터베이스입니다. 2. 데이터베이스란? 데이터베이스는 구조화된 정보의 집합입니다. 이 정보를 효과적으로 관리하고 접근할 수 있도록 돕는 시스템이 바로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 이 중 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이 가장 널리 사용됩니다. 2-..

1. 데이터 과학 프로젝트 개요 1-1. 데이터 과학 프로젝트의 목적과 중요성 데이터 과학 프로젝트는 데이터를 활용하여 문제를 해결하거나 가치를 창출하는 프로젝트입니다. 데이터 과학은 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하며, 기업의 의사결정에 큰 영향을 미치고 있습니다. 1-2. 데이터 과학 프로젝트의 절차 데이터 과학 프로젝트를 수행할 때는 일정한 절차를 따라야 합니다. 주요 절차는 문제 정의, 데이터 수집 및 전처리, 모델 구축 및 학습, 결과 분석 및 시각화, 그리고 모델 평가와 배포입니다. 2. 데이터 과학 프로젝트 수행을 위한 주요 도구 2-1. 프로그래밍 언어 데이터 과학 프로젝트를 위해 주로 사용되는 프로그래밍 언어는 파이썬입니다. 파이썬은 다양한 라이브러리와 풍부한 생태계를 갖추고 있어 데..

데이터 분석은 단순히 수치와 알고리즘에 관한 것만은 아닙니다. 결과를 해석하고 이를 바탕으로 의미있는 인사이트를 도출하는 것이 중요합니다. 이번 포스팅에서는 실제 데이터 셋인 Iris 데이터를 활용하여 데이터 분석 과정을 실제로 적용해보고, 분석 결과를 공유하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 데이터 셋 소개 및 수집 1-1. 데이터 셋 소개 이번 포스팅에서는 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Iris 데이터셋을 사용하여 실제 데이터 분석을 진행해보겠습니다. Iris 데이터셋은 꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비를 기반으로 세 가지 종류의 붓꽃을 분류하는 문제입니다. 1-2. 데이터 수집 Python에서 제공하는 sklearn.datasets 라이브러리를 사용..

데이터 과학은 인사이트를 얻고, 예측을 만들며, 효과적인 의사결정을 돕기 위해 데이터를 사용하는 학문입니다. 그러나 이런 과정은 복잡하고 다양한 단계를 포함합니다. 이 글에서는 데이터 과학 프로젝트의 전형적인 수행 과정과 이 과정에서 사용되는 주요 도구를 살펴보겠습니다. 1. 데이터 과학 프로젝트의 일반적인 수행 과정 1-1. 문제 이해와 목표 설정 데이터 과학 프로젝트는 문제를 이해하고 목표를 설정하는 것으로 시작합니다. 문제를 명확히 파악하고, 이를 해결하기 위해 어떤 데이터가 필요한지, 어떤 방법을 사용할 것인지를 결정합니다. 1-2. 데이터 수집 목표 설정 후에는 필요한 데이터를 수집합니다. 이는 웹 스크래핑, API 활용, 데이터베이스 조회 등 다양한 방법으로 이루어집니다. 2. 주요 도구 소개..

이 글에서는 데이터 분석의 개념, 중요성, 그리고 이를 위한 주요 도구와 기술에 대해 설명합니다. Python, R, SQL 등의 분석 도구를 이용한 실제 데이터 분석 예제를 통해 이 개념들을 이해해 보고, 데이터 분석을 통해 어떻게 대량의 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 이를 바탕으로 결정을 내릴 수 있는지 배워보겠습니다. 1. 데이터 분석이란? 1-1. 데이터 분석의 정의 데이터 분석은 원시 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 결론을 도출하는 과정입니다. 이 과정은 비즈니스 의사결정, 과학 연구, 기술 개발 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 1-2. 데이터 분석의 중요성 빅데이터 시대에 이르면서 기업들은 많은 양의 데이터를 수집하고 분석하게 되었습니다. 이를 통해 소비자 행동, 시장 동향, 비즈니스 ..