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목록DataCleaning (1)
도약하다

지난 글에서 이야기했듯이 수집한 데이터를 정제하는 것 (data cleaning)은 아주 중요하면서도 복잡한 단계이다. 최적의 데이터 정제 방법이라는 것은 사실상 딱 한두 가지로 정리하기가 불가능하다. 왜냐하면, 어떤 장비를 사용했는지, 어떤 종류의 데이터인지, 무슨 목적을 갖고 어떤 분석을 할 것인지에 따라 다양하게 달라질 수 있기 때문이다. 이러한 데이터 정제의 중요성을 인식했다면 다음으로 이어져야 하는 내용은 구체적으로 데이터 정제 과정에서 발생할 수 있는 여러 문제점들, 즉 'artifacts'에 초점을 맞춰 볼 필요가 있다. 이번 글에서는 실제 데이터 분석 과정에서 볼 수 있는 몇가지 artifacts의 예시를 함께 살펴보고, 이들 중 어떤 artifacts는 무시해도 되고 어떤 artifact..
데이터 사이언스/Signal Processing
2024. 4. 2. 01:09