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데이터분석 용어연구소, 워드랩이 다시 찾아왔습니다!
이번에는 지난번에 다룬 시각화에 이어, 데이터 분석에서 빠뜨릴 수 없는 요소인 '결측치'에 대해 알아보겠습니다. 결측치는 분석의 신뢰도에 큰 영향을 미치므로, 정확한 이해와 처리가 중요합니다. 결측치가 무엇인지, 또 이를 어떻게 다뤄야 하는지 함께 살펴보겠습니다!
결측치란?
결측치(Missing Value)는 데이터셋에서 특정 값이 비어 있는 상태를 의미합니다. 결측치는 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있는데, 예를 들어 설문 조사에서 응답자가 답변을 하지 않았거나, 센서 고장으로 인해 특정 데이터가 수집되지 않은 경우가 이에 해당합니다.
결측치의 주요 원인은?
- 응답 거부: 조사 대상자가 질문에 응답하지 않을 경우
- 측정 오류: 측정 장비의 오류나 고장으로 인해 특정 값이 기록되지 않는 경우
- 데이터 입력 누락: 사람이 수동으로 데이터를 입력하다 보면 실수로 누락되는 경우
- 데이터 수집 한계: 데이터를 측정할 수 없는 경우
결측치를 처리하는 방법은?
결측치는 적절하게 처리해야 데이터를 신뢰할 수 있으며, 모델링이나 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 다음은 대표적인 결측치 처리 방법입니다.
결측치 처리가 중요한 이유는?
결측치를 제대로 다루지 않으면 분석 결과의 왜곡, 모델의 예측력 저하, 분석의 신뢰도 저하 등 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 특히 결측치가 특정 패턴에 따라 발생할 경우, 그 자체가 분석에 중요한 힌트가 될 수 있으므로 결측치의 발생 원인과 패턴을 파악하는 것도 중요합니다.
결국 결측치는 데이터의 일부분으로서, 적절히 다루어야 분석과 예측의 신뢰성을 높이고,
데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
데이터 분석의 신뢰도를 높이기 위해 결측치를 주의 깊게 처리해 보세요!
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