전처리

전처리 (Preprocessing)는 데이터 분석, 머신러닝, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 원시 데이터를 분석 및 모델링에 적합하도록 변환하는 일련의 과정이다. 원시 데이터는 종종 불완전하거나, 노이즈를 포함하거나, 일관성이 없는 형식을 가지고 있어, 이러한 데이터를 그대로 사용할 경우 분석 결과의 신뢰성을 떨어뜨리고 모델의 성능을 저해할 수 있다. 따라서 전처리는 데이터 분석 및 모델링의 효율성과 정확성을 높이기 위한 필수적인 단계이다.

전처리의 구체적인 과정은 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 다양하지만, 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함한다.

• 데이터 정제 (Data Cleaning): 결측값 처리, 이상치 제거, 중복 데이터 제거, 잘못된 데이터 수정 등을 통해 데이터의 품질을 향상시키는 과정이다. 결측값은 특정 변수의 값이 누락된 경우를 의미하며, 평균값 대체, 최빈값 대체, 삭제 등의 방법으로 처리할 수 있다. 이상치는 정상적인 범위를 벗어난 값을 의미하며, 제거하거나 다른 값으로 대체할 수 있다.

• 데이터 변환 (Data Transformation): 데이터의 형식을 변경하거나 스케일을 조정하는 과정이다. 예를 들어, 숫자형 데이터를 정규화(Normalization)하거나 표준화(Standardization)하여 데이터의 범위를 조정할 수 있다. 또한, 범주형 데이터를 숫자형 데이터로 변환하는 인코딩(Encoding) 과정도 데이터 변환에 포함된다.

• 데이터 축소 (Data Reduction): 데이터의 차원을 줄이거나 불필요한 정보를 제거하는 과정이다. 차원 축소는 모델의 복잡도를 줄이고 계산 비용을 절감하는 데 도움이 된다. 주성분 분석(PCA)이나 특성 선택(Feature Selection) 등의 방법이 사용될 수 있다.

• 특성 공학 (Feature Engineering): 기존의 데이터를 활용하여 새로운 특성을 생성하는 과정이다. 도메인 지식과 창의적인 아이디어를 바탕으로 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 유용한 특성을 설계하는 것이 중요하다.

전처리는 데이터 분석 및 모델링의 성패를 좌우하는 중요한 요소이므로, 데이터의 특성을 정확히 파악하고 적절한 전처리 방법을 선택하는 것이 중요하다.