EDA

EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)는 데이터 분석의 초기 단계에서 수행되는 중요한 과정입니다. 이 과정의 목적은 데이터를 다양한 각도에서 조사하고, 데이터의 주요 특성과 구조를 이해함으로써 향후 분석 방향을 설정하는 것입니다. EDA는 데이터의 패턴, 이상치, 분포 및 관계 등을 시각적 및 수치적 방법을 통해 탐색합니다.

EDA의 주요 요소:Permalink

1. 기술통계(Descriptive Statistics): 평균, 중앙값, 표준편차, 분위수 등 데이터의 기본적인 통계적 특성을 파악합니다.

2. 데이터 시각화(Data Visualization): 히스토그램, 박스 플롯, 산점도, 막대 그래프 등을 사용하여 데이터의 분포, 경향성, 관계 등을 시각적으로 탐색합니다.

3. 이상치 탐지(Outlier Detection): 데이터에서 표준적인 범위를 벗어난 값을 식별하여 분석의 정확도를 향상시킵니다.

4. 상관관계 분석(Correlation Analysis): 변수 간의 관계를 분석하여, 어떤 변수가 서로 연관성이 있는지를 파악합니다.

EDA의 중요성:Permalink

• 데이터 이해: 데이터에 대한 깊은 이해를 통해 더 효과적인 분석 방법을 선택할 수 있습니다.
• 데이터 품질 평가: 데이터의 문제점을 발견하고, 필요한 데이터 전처리 작업을 결정할 수 있습니다.
• 가설 설정: 데이터를 기반으로 한 가설을 수립하고, 이를 검증하는 데 도움을 줍니다.
• 통찰력 도출: 숨겨진 패턴이나 트렌드를 발견하여, 비즈니스 의사결정에 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.