데이터 탐색
데이터 탐색
데이터 탐색은 수집한 데이터의 특성과 구조를 이해하고, 분석 방향을 잡기 위한 중요한 과정이다. 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터의 분포, 이상치, 결측치, 변수 간 관계 등을 파악하며, 시각화와 통계적 지표를 적극 활용한다.
1. 데이터 탐색의 목적과 절차
- 데이터의 기본 구조와 변수의 유형을 확인한다.
- 기술통계량(평균, 중앙값, 분산 등)으로 데이터의 중심과 분포를 파악한다.
- 시각화(히스토그램, 박스플롯, 산점도 등)로 데이터의 이상치, 분포, 변수 간 관계를 직관적으로 이해한다.
- 상관분석 등으로 변수 간의 연관성을 분석한다.
2. 대표적인 탐색 방법과 지표
| 탐색 방법 | 주요 지표/설명 | 활용 예시 |
|---|---|---|
| 기술통계량 | 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 사분위수 | 데이터 요약, 분포 파악 |
| 시각화 | 히스토그램, 박스플롯, 산점도, 막대그래프 | 분포, 이상치, 관계 파악 |
| 상관분석 | 상관계수, 변수 간 선형관계 | 피어슨, 스피어만 계수 |
| 이상치/결측치 탐색 | 비정상적 값, 누락 데이터 확인 | 박스플롯, 결측치 분석 |
3. 데이터 탐색의 실제 절차
- 데이터 구조와 변수 유형 확인
- 기본 통계량 계산
- 시각화로 분포/이상치/관계 파악
- 상관분석 등 변수 간 관계 분석
- 결측치/이상치 처리 방향 결정
4. 용어 정리
- EDA(Exploratory Data Analysis): 탐색적 데이터 분석
- 박스플롯: 사분위수, 이상치 시각화
- 결측치: 누락된 데이터 값
- 상관계수: 두 변수 간 선형관계의 척도
정리
데이터 탐색은 분석의 방향을 잡고 데이터의 문제점을 미리 파악하는 데 매우 중요하다.
기술통계량과 시각화, 상관분석 등 다양한 도구를 활용해 데이터의 본질을 깊이 이해해야 하며,
이상치와 결측치 등 데이터의 품질 문제를 조기에 발견해 적절히 대응하는 것이 효과적인 분석의 시작점이 된다.
728x90
