[이론편]AI 구현 프로세스 - 데이터 분석 및 전처리(1)

데이터 분석

• 1. 데이터 타입 확인

  • 데이터 타입 구분하기
    • 1. 수치형
      • 연속형
        • 연속되는 값
        • 예) 키, 몸무게
      • 이산형
        • 셀수 있는 값
        • 예) 사람 수
    • 2. 문자형
    • 3. 범주형
      • 범주를 나눌 수 있는 데이터
      • 사칙연산 X
        • 순서형
          • 순서를 매길 수 있음
          • 예) 학점
        • 명목형
          • 순서를 매길 수 없음
          • 성별, 5지선다 선택지
    • 4. 불리언형
      • 참, 거짓

• 기술 통게 확인

  • 기술통계에서 다루는 개념

    • 통계적 방법활용 -> 수집된 데이터 요약 -> 데이터 묘사, 설명 하는 기법을 의미

    • 데이터가 어떻게 모여있는지 표현하는 통계량

      • 개수
        • 데이터의 개수
      • 평균값(Mean)
      • 중앙값(Median)
      • 최빈값(Mode)

    • 데이터가 어떻게 흩어져있는지를 표현하는 통계량

      • 최솟값
      • 최댓값
      • 분산(Variance)
        • 데이터가 평균으로부터 떨어진 정도
        • 차이값의 제곱의 평균
      • 표준편차(Standard Deviaiton)
        • 데이터가 평균으로부터 떨어진 정도
        • 분산의 제곱근
      • 사분위수(Quartile)
        • 모든 데이터를 순서대로 배열 시, 4등분한 지점에 있는 값
      • 첨도(Kurtosis)
        • 데이터의 분포가 정규분포 대비 뾰족한 정도를 나타내는 값
      • 왜도(Skewness)
        • 데이터의 분포가 정규분포 대비 비대칭한 정도를 나타내는 값