데이터 탐색(EDA) 완전 정복 가이드: 인사이트를 행동으로

  데이터 탐색(Exploratory Data Analysis, EDA)은 단순히 데이터를 훑어보는 과정을 넘어섭니다. 모델링의 성공을 좌우하는 가장 중요한 첫 단계로, 데이터를 깊이 이해하고 숨겨진 패턴을 발견하며, 비즈니스 문제를 명확하게 정의하는 핵심적인 활동이죠. 이 가이드는 상관관계 분석, 기초통계량, 시각화부터 시계열, 차원 축소, 텍스트 마이닝까지, 실무에서 마주치는 모든 데이터 유형을 다루는 실질적인 워크플로를 제공합니다. 단순한 이론 설명 대신, 각 … 더 읽기

Python Pandas에서 결측치 처리하는 가장 쉬운 방법

데이터 분석 과정에서 결측치(Missing Value) 처리는 가장 기본적이면서도 필수적인 단계 중 하나입니다. 결측치는 데이터 수집 과정에서 누락되거나 잘못 기록된 값으로, 그대로 방치할 경우 분석 결과에 왜곡을 초래하거나 모델 성능을 저하시킬 수 있기 때문에 반드시 적절히 다뤄야 합니다. 하지만 결측치 처리에 관련된 통계 이론이나 복잡한 방법론들은 초보자나 실무자에게 부담이 될 수 있습니다. 이번 가이드는 그런 복잡한 … 더 읽기