챗GPT 통계 : 이상치(outlier)와 결측치(missing value) 비교 설명(간단 설명)

이상치(outlier)와 결측치(missing value)는 데이터 분석에서 다루는 두 가지 주요 이슈입니다. 이상치는 일반적인 데이터 분포에서 벗어나 극단적으로 크거나 작은 값을 가지는 데이터를 말합니다. 이상치는 데이터 분석에서 중요한 문제 중 하나로, 이상치가 포함된 데이터로 모델을 학습하면 모델의 정확도가 떨어지거나 왜곡된 결과를 가져올 수 있습니다. 이상치를 처리하는 방법으로는 이상치를 제거하거나 대체하는 방법이 있습니다. 결측치는 데이터에서 값이 존재하지 않는 셀을 의미합니다. 결측치는 데이터 수집 과정에서 측정 오류, 응답 거부 등으로 발생할 수 있으며, 이러한 결측치가 분석에 반영되지 않으면 데이터 분석의 정확도와 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 결측치를 처리하는 방법으로는 결측치를 삭제하거나 대체하는 방법이 있습니다. 이상치와 결측치는 비슷한 점이 있지만, 다른 측면도 존재합니다. 이상치는 모델의 정확도와 신뢰도를 낮추는 요인이 될 수 있으며, 결측치는 분석의 정확도와...

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