데이터 분석 41일

클러스터링 순서:

1. 데이터 준비:

• 데이터를 불러오고 확인합니다.
• 결측치(누락된 값)가 있는지 확인하고, 필요에 따라 제거하거나 채워넣기(imputation).

2. 데이터 정리:

• 중복값 제거와 같은 전처리를 진행.
• 불필요한 변수(컬럼)는 제거.

3. 특성 선택 및 변환:

• 특성 선택: 분석에 필요한 주요 특성(변수)을 선택.
• 정규화/표준화: 데이터의 범위가 다르면, 표준화(예: Min-Max, Z-score)로 스케일을 맞추기.

4. 차원 축소 (선택적):

• PCA(주성분 분석) 같은 방법을 사용하여 차원 축소를 진행할 수 있습니다. 이 단계는 데이터가 너무 많거나 복잡할 때 유용.

5. 클러스터링 알고리즘 선택:

• K-평균(K-means), DBSCAN, 계층적 군집화 등의 알고리즘을 선택.

6. 모델 학습 및 클러스터링 실행:

• 선택한 알고리즘을 사용하여 군집화를 실행.
• K-평균이라면 군집의 개수(K) 를 설정하고, 클러스터링을 진행.

7. 결과 평가:

• 군집의 품질을 평가합니다. 예를 들어, 실루엣 점수나 군집 간 분리도를 확인할 수 있다.

8. 결과 해석:

• 클러스터링 결과를 해석하고, 각 군집이 무엇을 의미하는지 분석합니다.
• 각 군집에 대해 마케팅 전략이나 개별 분석을 진행할 수 있습니다.

---

- 요약:

• 데이터 준비 (결측치 처리)
• 데이터 정리 (중복, 불필요한 변수 제거)
• 특성 선택 및 변환 (정규화)
• 차원 축소 (선택적)
• 클러스터링 알고리즘 선택
• 모델 학습 및 실행
• 결과 평가
• 결과 해석