탐색적 데이터 분석: 데이터세트의 패턴과 추세 파악

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터의 구조, 패턴 및 관계를 더 잘 이해하기 위해 데이터 세트를 분석하고 요약하는 프로세스입니다. EDA의 목표는 데이터에 대한 통찰력을 얻고 추가 조사를 위한 잠재적인 문제나 영역을 식별하는 것입니다. 또한 변수 간의 관계를 정량화하기 위한 가설 테스트 및 회귀 분석과 같은 통계적 방법이 포함될 수도 있습니다.

EDA와 관련된 몇 가지 일반적인 작업은 다음과 같습니다. 데이터 정리 및 전처리: 누락된 값 확인, 이상값 처리 및 통계 모델의 가정을 충족하도록 변수 변환.
2. 기술 통계: 데이터의 분포를 이해하기 위해 평균, 중앙값, 표준 편차와 같은 요약 통계를 계산합니다.
3. 시각화: 데이터를 시각화하고 패턴이나 추세를 식별하기 위해 플롯과 차트를 생성합니다.
4. 탐색적 모델링: 간단한 통계 모델을 데이터에 적용하여 변수 간의 관계에 대한 통찰력을 얻습니다.
5. 도메인 이해: 데이터의 의미와 중요성을 더 잘 이해하기 위해 데이터의 맥락과 배경을 숙지합니다.

EDA의 이점은 다음과 같습니다.

1. 개별 변수를 보면 즉시 알 수 없는 데이터의 패턴과 추세를 식별합니다.
2. 변수 간의 관계에 대한 통찰력을 얻고 중요한 결과의 잠재적 동인을 식별합니다.
3. 오류나 비정상적인 동작을 나타낼 수 있는 데이터의 이상값과 변칙을 식별합니다.
4. 보다 복잡한 통계 모델 또는 기계 학습 알고리즘의 개발을 알립니다.
5. 데이터의 특정 측면에 대한 추가 조사 또는 분석을 위한 출발점을 제공합니다.