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데이터 분석에서 전처리가 왜 중요한 것일까요?
데이터가 신뢰성을 갖지 못하면 결과 역시 신뢰성을 가질 수 없으며 데이터 전처리에 따라 데이터 분석의 질이 달라집니다. 전처리가 충분하지 않거나 잘못된 데이터를 사용할 경우 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 뿐만 아니라 예측 모델의 정확도도 떨어지게 되는 것입니다. 이러한 이유로 데이터 전처리는 통계분석에 있어서 매우 중요합니다. 본 세미나에서는 Minitab을 활용하여 데이터 전처리를 할 때 유용한 7가지 기능들을 소개합니다.
순서 |
내용 |
1 |
특이치 처리 |
2 |
비닝(Binning)또는 버켓팅(Bucketing) |
3 |
범주형 예측 변수 인코딩 |
4 |
기능분할(숫자 또는 텍스트 추출) |
5 |
척도 변환(표준화) |
6 |
날짜 데이터 분할 및 추출 |
7 |
결측값 보정(대체)하기 |
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| 회차 | 교육일자 | 교육비(VAT 별도) | 장소 | 신청 |
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