[ADsP 시험 대비] 데이터 관리의 기초: 변수 구간화와 결측값 처리

안녕하세요! '데이터'의 정점, 피크코더입니다. 데이터 과학 및 분석에서 데이터를 적절히 관리하고 가공하는 것은 매우 중요합니다. 특히 변수의 구간화와 결측값 처리는 분석의 정확성과 모형의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이번 포스팅에서는 이 두 가지 주제에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1. 변수의 구간화 (Binning) 변수의 구간화는 연속형 변수를 범주형 변수로 변환하는 과정으로, 신용평가 모형이나 고객 세분화 같은 시스템에 널리 사용됩니다. 일반적으로 10진수 단위로 구간을 나누며, 구간은 보통 5개로 설정합니다. 7개 이상의 구간은 잘 사용하지 않는 것이 일반적입니다. Binning 방법론 - 동등 구간 Binning: 데이터를 50개 이하의 구간에 동일하게 할당하여 각 구간의 의미를 파악하고 구간을 축소합니다. - 의사결정나무: 이 방법은 의사결정나무 모델을 사용하여 연속형 변수를 범주형 변수로 자동으로 변환합니다. 2. 결측값 처리 데이터 분석에서 결측값 처리는 필수적인 과...

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