이상치를 식별하고 처리하는 것은 탐색적 데이터 분석의 중요한 단계입니다.
이번 실습 문제에서는 이상치가 포함된 여러 상황을 살펴보고 어떤 조치를 취해야 하는지 결정해 볼 것입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
새로운 데이터세트를 접했을 때 가장 효과적인 접근 방법은 무엇일까요? 범주형 및 수치형 데이터를 검증하고 요약하는 방법을 배우고, 분석 결과를 효과적으로 전달할 Seaborn 시각화를 만들어 보세요.
데이터를 탐색하고 분석하다 보면 결측값, 잘못된 데이터 타입, 이상치 등의 문제를 마주치게 됩니다. 이 챕터에서는 이러한 문제를 처리하고 EDA 과정을 더욱 효율적으로 진행하는 방법을 배웁니다!
현재 연습
데이터세트의 변수는 독립적으로 존재하지 않으며 서로 관계를 맺고 있습니다. 이번 챕터에서는 수치형 데이터와 범주형 데이터는 물론 DateTime 데이터 사이의 관계까지 살펴봅니다. 이러한 관계의 방향과 강도를 알아보고, 관계를 시각화하는 방법도 살펴봅니다.
탐색적 데이터 분석은 데이터 과학 워크플로에서 매우 중요한 단계이지만, 분석 과정이 여기서 끝나는 것은 아닙니다! 이번에는 탐색을 마친 후 프로젝트를 성공적으로 이어 나가기 위한 기법과 고려 사항을 알아봅시다!
