데이터 분석 시나리오: 이상치 탐색을 통한 데이터 전처리
소개
데이터 분석에서의 데이터 전처리는 중요한 과정입니다. 이상치 데이터가 포함되어 있으면, 그 데이터는 실제 데이터를 반영하지 않으며, 분석 결과도 왜곡될 수 있습니다. 고로 이상치 데이터 탐색은 데이터 분석에 필수적인 과정입니다.
시나리오
분석 대상 데이터는 어느 식당에서의 일일 매출 내역을 바탕으로 합니다. 이 데이터는 종업원이 매출을 직접 기록한 것이기 때문에, 실제 매출에는 몇몇 이상치가 포함될 수 있습니다.
전제
이상치의 정의는 분석 대상 데이터의 분포와 관련한 것입니다. 즉, 이상치는 분포 범위를 벗어난 데이터를 의미합니다. 이상치 탐색 작업에서는 그리드 박스 플롯(시각적으로 일부 이상치를 확인할 수 있음)과 기술통계량을 활용합니다.
분석 작업
이상치 데이터를 탐색하기 위해, 먼저 그리드 박스 플롯을 생성합니다. 그리드 박스 플롯은 일일 매출 내역을 일주일 단위로 그룹화하고, 각 주요 수치 값을 표시합니다.
플롯 결과를 통해, 일부 이상치 데이터가 포함되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 플롯 상의 이상치 데이터는 특이값으로 추정됩니다.
이상치 탐색
그 다음, 상세한 이상치 데이터를 살펴봅니다. 이상치 데이터 탐색에는 기술통계량을 활용합니다. 이를 통해 각각의 상세 이상치에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.
결과
이상치 데이터를 제거하고, 분석 작업을 다시 수행한 결과, 분석 결과가 훨씬 정확하게 나타났습니다. 데이터 전처리는 데이터 분석에서 간과할 수 없는 중요한 과정입니다. 이상치 탐색은 예상치 못한 문제의 원인을 파악하고, 정확한 결과를 제공하는 데에 큰 도움이 됩니다.
결론
데이터 분석 시에는 데이터 전처리가 매우 중요합니다. 이상치는 탐색해야 할 대상 중 하나입니다. 데이터 분석 시나리오에서 보았듯, 이상치 데이터의 탐색되지 않은 채로 분석 작업을 수행하는 것은 정확한 결과를 얻을 수 없으며, 추후 예상치 못한 문제를 야기할 수 있습니다. 데이터 전처리에 충분한 시간과 노력을 투자하는 것은 분석 작업의 성공과 차후 문제 예방에 필수적인 과정입니다.