[ADsP 시험 대비] 데이터 관리의 필수 기술: 결측값 처리 및 이상값 정리

안녕하세요! '데이터'의 정점, 피크코더입니다. 데이터 분석에서 품질을 결정하는 중요한 요소는 결측값 처리와 이상값 관리입니다. 이러한 데이터 정제 과정은 분석의 정확성을 보장하며, 특히 R 언어는 이를 위한 다양한 함수와 패키지를 제공합니다. 1. R에서 결측값 다루기 R에서 결측값을 다루는 것은 데이터 분석에서 매우 중요한 부분이입니다. 결측값이란 데이터 내에서 정보가 누락된 부분을 말합니다. R에서는 이 결측값을 여러 방법으로 찾아내고 처리할 수 있습니다. 아래는 간단한 설명입니다. complete.cases() 함수: 이 함수는 데이터셋의 각 행이 결측값을 포함하고 있는지 검사하여, 결측값이 없다면 TRUE를, 있으면 FALSE를 반환합니다. is.na() 함수: 각 데이터 포인트가 결측값(NA)인지 아닌지를 TRUE 또는 FALSE로 반환하며, 결측값을 확인하는 데 유용합니다. DMwR 패키지 - centralImputation(): 결측값을 변수의 중앙값으로 대체합니...

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