최말짱 블로그

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갑자기 에러가 떠서 당황했는데 알고보니 remove 메소드를 remove() 가 아니라 remove[] 로 사용하고 있었다. 다음에 참고하기 !!

데이터 전처리 정의 - 데이터 분석 작업을 하기 전에 데이터를 분석하기 좋은 형태로 만드는 과정을 총칭 데이터 전처리가 필요한 이유 - 실무 데이터는 분석 기법을 바로 적용하기 힘든 형태 - 비어있음(missing value), 잡음(noise), 적합하지 않은 데이터 구조 - 낮은 품질의 데이터로는 좋은 분석결과를 얻기 힘듦 데이터 품질 저하의 원인 - 불완전(incomplete) : 데이터가 비어 있는 경우로 DB 테이블의 속성값이 NULL인 경우 - 잡음(noisy) : 데이터에 오류(error)가 포함된 경우 ex) 나이가 음수인 경우 - 모순된(inconsistent) : 데이터 간의 일관성이 없는 경우. ex) 성별은 남자인데 주민번호 뒷 7자리 중 첫 자리가 2인 경우 고품질 데이터라고 하더..

머신러닝 분석 프로젝트는 어떻게 진행되나? 막막할 땐 잘 정리된 방법론의 절차를 따라 진행하면 쉽게 접근할 수 있을 것이다 ! 오늘은 방법론에 대해 알아보자 ㅎㅎ 1) CRPISP-DM 방법론 - Cross- Industry Standard Process for Data Mining - 분석 프로젝트를 위한 모형 중에 가장 잘 알려진 방법론 - 데이터 마이닝을 위해 만들어 진 방법론이나 예측론, 머신러닝 등 여러 분석적 프로젝트에 이용 될 수 있을 만큼 유연하고 빈틈없다. - 크게 6가지 단계로 이루어 지며, 각 단계별로 하위 3~4과제로 구성 https://the-modeling-agency.com/crisp-dm.pdf 1. 비즈니스 이해 - 분석 프로젝트의 목적을 비즈니스 시각에서 부터 시작하고 그..