데이터 정리의 핵심 전략

카테고리

데이터 과학/AI

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데이터 분석

대상자

• 데이터 과학 초보자 및 중급자
• Pandas 기초 지식 보유자
• 실무 기반 데이터 정리 기법 학습자

핵심 요약

• 데이터 품질의 83%는 데이터 정리 과정에서 결정 (데이터 과학자 통계)
• Pandas one-liners를 활용한 10가지 데이터 정리 기법 제공
• GitHub 데이터프레임 활용 예제 포함 (pd.read_csv() 등)

섹션별 세부 요약

1. 데이터 정리의 중요성

• 실세계 데이터의 80% 이상이 불완전함 (결측값, 중복, 불일치)
• 데이터 과학 프로젝트 성공률에 직접적인 영향
• 83%의 데이터 과학자가 정리 과정을 필수적으로 수행

2. Pandas one-liners 활용법

• 결측치 처리: df.dropna() / df.fillna()
• 패턴 추출: df.str.extract() / 정규표현식 활용
• 중복 제거: df.drop_duplicates()
• 데이터 타입 변환: df.astype()

3. 실습 환경 구축

• GitHub에서 샘플 데이터프레임 생성 (pd.read_csv("https://..."))
• Jupyter Notebook 기반 인터랙티브 분석 권장
• 시각화 도구 연동 가능 (Matplotlib, Seaborn)

결론

• Pandas one-liners를 통해 80% 이상의 데이터 정리 작업을 자동화 가능
• GitHub 데이터프레임 실습을 통해 실무 적용력 강화
• 정규표현식과 결측치 처리 기법은 반드시 연습 필수