탐색적 데이터 분석 (EDA)

탐색적 데이터 분석 (EDA)은 데이터 과학 작업 흐름에서 중요한 단계입니다. 데이터의 패턴, 관계, 통찰을 발견하기 위해 데이터를 요약하고 시각화하며 이해하는 과정입니다.

이 단원에서는 판다스와 맷플롯립 같은 파이썬 라이브러리를 사용하여 EDA를 수행하는 기법을 배웁니다.

EDA란 무엇인가요?

EDA를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다:

• 데이터의 구조와 특성을 이해할 수 있습니다.
• 패턴, 추세, 이상치를 식별할 수 있습니다.
• 추가 분석이나 모델링을 위해 데이터를 어떻게 전처리할지 결정할 수 있습니다.

판다스로 데이터 요약하기

판다스는 기술 통계를 생성하고 데이터세트를 요약하는 함수를 제공합니다:

# Example: Summarizing data
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.describe())

맷플롯립으로 데이터 시각화하기

맷플롯립은 시각화를 만들 수 있는 강력한 라이브러리입니다. EDA를 위한 차트와 그래프를 만드는 데 사용합니다.

# Example: Plotting data
import matplotlib.pyplot as plt

x = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
y = [50000, 60000, 70000]
plt.bar(x, y)
plt.title('Salaries')
plt.show()

결측 데이터 식별하기

판다스를 사용하면 데이터세트에서 결측값을 쉽게 감지할 수 있습니다:

# Example: Identifying missing data
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', None], 'Age': [25, None, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull().sum())

상관관계 분석

상관관계는 수치형 변수 사이의 관계를 측정합니다. 판다스를 사용하여 상관 행렬을 계산합니다:

# Example: Correlation analysis
print(df.corr())

분포 시각화하기

데이터 분포를 이해하는 것은 EDA의 핵심입니다. 히스토그램을 사용하여 분포를 시각화합니다:

# Example: Visualizing distributions
import seaborn as sns
sns.histplot(df['Salary'])
plt.show()

이상치 탐지

이상치는 분석에 영향을 줄 수 있습니다. 상자 그림은 이상치를 탐지하는 데 유용합니다:

# Example: Detecting outliers
sns.boxplot(x=df['Salary'])
plt.show()

EDA에서 흔히 하는 실수

다음과 같은 실수를 피해야 합니다:

• 시각화를 생략하고 수치 요약에만 의존하는 경우
• 결측 데이터와 이상치를 무시하는 경우
• 변수 간의 관계를 충분히 탐색하지 않는 경우

무엇을 배웠나요?

이 단원에서 다음 내용을 배웠습니다:

• 탐색적 데이터 분석 (EDA)이 중요한 이유
• 판다스를 사용하여 데이터를 요약하는 방법
• 맷플롯립과 시본을 사용하여 데이터 분포, 이상치, 상관관계를 시각화하는 방법
• EDA 중 피해야 할 흔한 실수

잘하셨습니다! 다음 주제로 넘어가겠습니다.