[데이터 마이닝] 데이터 전처리 (Data Preprocessing)

데이터 전처리 (Data Preprocessing)는 데이터 마이닝의 중요한 초기 단계로, 원시 데이터를 분석하기에 적합한 형태로 준비하는 과정입니다. 데이터 전처리는 데이터 품질을 개선하고, 분석의 정확성을 높이며, 후속 데이터 분석 및 모델링 단계에서 발생할 수 있는 문제를 방지하는 데 중요한 역할을 합니다.

 데이터 전처리의 주요 단계

1. 데이터 정제 (Data Cleaning):

   - 결측치 처리 (Handling Missing Values): 데이터에서 누락된 값을 식별하고 처리합니다. 결측치를 제거하거나 대체하는 방법이 있습니다.
     - 삭제: 결측치가 있는 행이나 열을 삭제합니다.
     - 대체: 평균값, 중위수, 최빈값, 또는 예측 값을 사용하여 결측치를 대체합니다.
   - 이상치 처리 (Handling Outliers): 데이터에서 비정상적으로 높은 값 또는 낮은 값을 식별하고 처리합니다. 이상치는 삭제하거나 조정할 수 있습니다.
   - 중복 제거 (Removing Duplicates): 동일한 데이터가 여러 번 기록된 경우 중복된 행을 제거합니다.
   - 데이터 형식 정제 (Data Format Correction): 데이터 형식이 일관되지 않을 때 이를 일관된 형식으로 정리합니다. 예를 들어, 날짜 형식을 통일하거나 문자열의 불필요한 공백을 제거합니다.

2. 데이터 변환 (Data Transformation):

   - 정규화 (Normalization): 데이터의 범위를 특정 구간으로 조정합니다. 예를 들어, 모든 값이 [0, 1] 범위로 스케일링됩니다.
   - 표준화 (Standardization): 데이터의 평균을 0, 표준편차를 1로 맞추어 변환합니다. 이는 데이터의 분포를 정규 분포에 가깝게 만들어 줍니다.
   - 스케일링 (Scaling): 데이터의 범위를 조정하여 특정 모델의 요구 사항에 맞춥니다. Min-Max 스케일링과 Z-score 표준화가 일반적인 방법입니다.

3. 데이터 집계 (Data Aggregation):

   - 집계 (Aggregation): 데이터를 그룹화하고 요약하여 중요한 정보를 추출합니다. 예를 들어, 매출 데이터를 월별로 집계하여 월간 매출을 계산합니다.
   - 피벗 (Pivot): 데이터를 피벗 테이블로 변환하여 다차원적으로 분석합니다.

4. 특징 선택 및 추출 (Feature Selection and Extraction):

   - 특징 선택 (Feature Selection): 분석에 유용한 특징(변수)을 선택하고, 중요하지 않거나 불필요한 특징을 제거합니다. 이는 모델의 성능을 향상시키고 계산 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
   - 특징 추출 (Feature Extraction): 새로운 특징을 생성하여 데이터를 변환합니다. 예를 들어, 텍스트 데이터에서 주요 단어를 추출하거나 차원 축소 기법을 적용하여 주요 특징을 추출합니다.

5. 데이터 통합 (Data Integration):

   - 통합 (Integration): 여러 출처에서 데이터를 결합하여 일관된 데이터 집합을 만듭니다. 데이터베이스, CSV 파일, API 등 다양한 소스에서 데이터를 가져와 통합합니다.
   - 병합 (Merging): 다양한 데이터셋을 공통된 속성(키)을 기반으로 결합합니다.

6. 데이터 변환 (Data Transformation):

   - 형식 변환 (Format Conversion): 데이터의 형식을 변경하여 분석에 적합하게 만듭니다. 예를 들어, 텍스트 데이터를 수치 데이터로 변환합니다.
   - 수치화 (Quantification): 범주형 데이터를 수치형으로 변환하여 분석에 활용할 수 있게 합니다. 예를 들어, 범주형 변수를 더미 변수로 변환합니다.

7. 데이터 샘플링 (Data Sampling):

   - 샘플링 (Sampling): 데이터의 일부를 선택하여 분석을 수행합니다. 이는 데이터의 크기가 너무 크거나 분석이 시간이 많이 걸릴 때 유용합니다.
   - 임의 샘플링 (Random Sampling): 무작위로 데이터를 선택하여 샘플을 만듭니다.
   - 계층 샘플링 (Stratified Sampling): 데이터의 특정 계층을 고려하여 샘플을 선택합니다.

 데이터 전처리의 중요성

- 정확성 향상: 전처리를 통해 오류나 불일치를 수정하여 데이터의 정확성을 높입니다.
- 효율성 개선: 분석과 모델링을 위한 데이터의 크기를 줄이고, 계산 자원을 절약할 수 있습니다.
- 모델 성능 향상: 전처리가 잘 된 데이터는 분석 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 의사 결정 지원: 품질 높은 데이터는 더 나은 인사이트와 의사 결정을 지원합니다.

 데이터 전처리의 예시

- 상점 거래 데이터: 상점에서 수집한 거래 데이터에서 결측된 가격이나 수량을 처리하고, 날짜 형식을 통일하며, 중복된 거래 기록을 제거합니다.
- 의료 데이터: 환자의 검사 결과 데이터를 정제하고, 이상치를 제거하며, 모든 값을 표준화하여 분석합니다.
- 소셜 미디어 데이터: 댓글 데이터를 수집하여 불필요한 HTML 태그를 제거하고, 텍스트를 정제하여 감정 분석을 수행합니다.

 결론

데이터 전처리는 데이터 마이닝과 분석의 핵심 단계로, 데이터의 품질을 개선하고 분석의 신뢰성을 높입니다. 정제, 변환, 집계, 통합 등 다양한 기술을 통해 데이터를 준비하고, 이를 통해 유용한 인사이트와 패턴을 발견할 수 있습니다. 데이터 전처리 과정은 분석의 정확성과 효율성을 높이기 위해 필수적입니다.