비정제 데이터 처리하기

비정제 데이터 처리하기: 데이터 분석의 첫걸음

현실의 데이터는 대부분 정제되지 않은 상태로 존재합니다. 오타, 누락, 이상값, 형식 불일치 등 다양한 문제가 섞여 있어, 분석 전에 반드시 손질이 필요하답니다..  

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1. 결측값(Missing Values) 처리

데이터에서 값이 비어 있는 경우, 해당 행을 제거하거나 평균, 중위값 등으로 대체하는 방식이 일반적입니다. 상황에 따라 비워두는 것이 더 적절한 경우도 있으니, 데이터의 맥락을 고려해야 함

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2. 중복 제거

같은 정보가 여러 번 들어가 있는 중복 행은 분석 결과에 과도한 영향을 줄 수 있습니다. drop_duplicates() 같은 함수로 손쉽게 제거할 수 있으며, 중복 기준 열을 잘 설정하는 것이 중요함.

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3. 이상값(Outliers) 탐지

예를 들어 구매 횟수가 1000번 이상인 고객이 있다면, 실제 데이터일 수도 있지만 입력 오류일 가능성도 있습니다. 박스 플롯등을 활용해 이상값을 탐지하고, 필요 시 제거하거나 별도로 분석함.

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4. 데이터 형식 통일

날짜, 숫자, 문자열이 뒤섞여 있으면 처리 과정에서 오류가 생기기 쉽습니다. 예를 들어 날짜는 datetime 형식으로, 금액은 float형으로 맞춰주는 작업이 필요함.

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정제는 분석의 시작

데이터 정제는 단순해 보일 수 있지만, 분석의 품질을 좌우하는 중요한 단계입니다. 깨끗한 데이터를 기반으로 해야 정확한 인사이트와 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.