부스트캠프 3주차 정리

데이터 시각화 (Data Visualization)
데이터 시각화는 데이터를 그래프나 차트 등 시각적 형태로 표현하여, 패턴, 추세, 통찰 등을 쉽게 이해할 수 있도록 하는 과정이다. 이를 통해 복잡한 데이터를 간단하게 이해할 수 있다.

데이터 플롯 (Data Plot)
데이터 플롯은 데이터 시각화를 위해 특정 값이나 변수를 2D 또는 3D 공간에 배치하는 행위를 말한다. 예를 들어, 점, 선, 막대 등을 사용하여 데이터의 관계를 시각적으로 나타내게 된다.

데이터 인코딩 (Data Encoding)
데이터 인코딩은 데이터를 시각적으로 표현하기 위해 색, 크기, 위치, 모양 등 다양한 시각적 요소를 사용하여 데이터를 나타내는 방식이다. 이를 통해 데이터의 의미를 시각적 속성에 담아 전달할 수 있다.

정규화 (Normalization)
정규화는 데이터의 범위를 0에서 1 사이로 변환하여, 다양한 스케일을 가진 데이터를 동일한 기준에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 예를 들어, 서로 다른 단위나 범위를 가진 데이터를 비교할 때 유용하게 사용할 수 있다.

표준화 (Standardization)
표준화는 데이터의 평균을 0으로, 표준편차를 1로 변환하여 데이터의 분포를 일정한 기준으로 맞추는 방법이다. 주로 머신러닝 알고리즘에서 데이터의 분포를 일정하게 유지하기 위해 사용된다.