데이터 탐색과 군집 분석: 효과적인 데이터 분석 기법
데이터 탐색(Exploratory Data Analysis, EDA)와 군집 분석(Clustering Analysis*은 데이터 분석 과정에서 중요한 단계입니다. 데이터 탐색은 데이터의 구조, 특성, 분포를 이해하는 과정으로, 이상치 탐지와 변수 간 관계 파악이 주요 목표입니다. 이후 데이터 탐색으로 얻은 통찰을 바탕으로 군집 분석을 수행합니다. 군집 분석은 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹으로 나누는 비지도 학습 기법입니다. 대표적인 알고리즘으로 K-평균(K-Means), 계층적 클러스터링, DBSCAN 등이 있습니다. 이 과정은 고객 세분화, 시장 분석, 이상 탐지 등 다양한 비즈니스 응용에 활용됩니다. 데이터를 효율적으로 분석하려면 데이터 전처리, 특징 선택, 적절한 군집 수 결정이 필수적입니다. ..
2024. 11. 17.
데이터 탐색과 분포 분석을 쉽게 배우는 방법: 데이터 분석가를 위한 실전 팁
데이터 탐색과 분포 분석은 데이터 분석의 기초 단계로, 데이터의 특성과 패턴을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 히스토그램, 상자 그림, 기술 통계와 같은 기법을 통해 데이터의 분포를 시각적으로 분석하고, 이를 바탕으로 데이터의 품질을 평가하며 통찰을 얻을 수 있습니다. 효과적인 데이터 탐색은 이후 분석 및 예측 모델링의 성공 여부를 좌우하므로, 데이터 분석 도구를 활용하여 체계적으로 접근하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 데이터 탐색과 분포 분석의 개념, 기법, 도구 및 실무 활용 방법을 상세히 다룹니다.목차세션내용 요약1-1데이터 탐색은 데이터의 구조와 특성을 파악하는 기초 단계로, 데이터 품질을 평가하고 이후 분석 방향을 결정하는 데 중요합니다.1-2분포 분석은 데이터의 중심 경향, 변동성, 이..
2024. 11. 15.
