Posted by 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이란 데이터를 분석하기 전에 데이터의 주요 특성을 이해하고, 데이터에 숨겨진 패턴, 이상치, 구조 등을 탐색하는 과정으로 EDA는 데이터 분석 및 모델링 프로세스의 초기 단계에서 매우 중요한 역할을 한다.
EDA의 목적
- 데이터 이해: 데이터의 구조, 변수 유형, 변수 간의 관계를 파악한다.
- 이상치 및 오류 탐지: 데이터 중 이상치나 오류가 있는지 확인하여 데이터의 정제를 돕는다.
- 패턴 발견: 변수 간의 상관 관계나 패턴을 발견하여 가설을 수립하고 향후 분석 방향을 설정한다.
- 중요 변수 식별: 분석에 중요한 변수를 식별하고, 불필요하거나 중복되는 변수를 제거한다.
EDA의 방법
- 기술 통계 분석: 평균, 중앙값, 모드, 표준편차 등을 계산하여 데이터의 중심 경향성과 분산을 파악한다.
- 시각화: 막대 그래프, 히스토그램, 박스 플롯, 산점도 등을 이용하여 데이터의 분포와 패턴을 시각적으로 분석한다.
- 그룹화 및 집계: 데이터를 그룹화하고 집계하여, 그룹 간 비교 및 경향성을 파악한다.
- 상관 분석: 변수 간의 상관계수를 계산하여 변수 간의 관계를 탐색한다.
EDA의 중요성
- 더 나은 데이터 처리 결정: 데이터의 특성을 이해함으로써 적절한 데이터 전처리 및 클리닝 방법을 선택할 수 있다.
- 모델링 전략 수립: 데이터의 특성에 기반하여 적절한 모델링 기법을 선택하고, 변수 변환 및 선택에 대한 결정을 내릴 수 있다.
- 비즈니스 인사이트 획득: 초기 데이터 분석을 통해 비즈니스 문제에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있다.
일반적인 EDA 진행 순서
데이터 수집
- 데이터 출처 확인: 데이터가 어디서 어떻게 수집되었는지 이해한다.
- 데이터 불러오기: 사용할 분석 도구(예: Python, R)에 데이터를 불러온다.
데이터 정제 및 전처리
- 결측치 처리: 결측치가 있는지 확인하고 적절히 처리한다(제거, 대체 등).
- 데이터 타입 확인 및 변환: 각 변수의 데이터 타입(숫자형, 범주형 등)을 확인하고 필요에 따라 변환한다.
- 이상치 탐지 및 처리: 이상치를 식별하고 처리한다.
데이터 구조 파악
- 변수 확인: 데이터셋의 변수(컬럼)들을 확인하고 각각의 역할을 이해한다.
- 기초 통계 분석: 평균, 중앙값, 최소/최대값, 표준편차 등을 계산한다.
데이터 시각화
- 단변량 분석: 개별 변수의 분포를 시각화한다(히스토그램, 박스 플롯 등).
- 다변량 분석: 여러 변수 간의 관계를 시각화한다(산점도, 히트맵 등).
상관 관계 분석
- 상관 계수 계산: 변수 간의 상관 관계를 계산한다.
- 상관 관계 시각화: 상관 계수를 히트맵 등으로 시각화한다.
가설 설정 및 추가 분석
- 패턴 및 트렌드 식별: 데이터에서 나타나는 패턴이나 트렌드를 식별한다.
- 가설 수립: 분석 결과를 바탕으로 가설을 수립한다.
데이터 분석 준비
- 모델링을 위한 데이터 준비: 분석 목적에 맞게 데이터를 준비한다(피처 엔지니어링, 변수 선택 등).
- 추가적인 데이터 수집 고려: 필요한 경우 추가 데이터를 수집한다.
결과 도출 및 해석
- 분석 결과 해석: EDA를 통해 얻은 인사이트를 정리하고 해석한다.
- 비즈니스 문제와의 연결: 분석 결과를 실제 비즈니스 문제나 프로젝트 목표와 연결한다.
보고 및 커뮤니케이션
- 결과 공유: 분석 결과를 이해하기 쉬운 형태로 다른 이해관계자에게 공유하고 의견을 듣는다.
이러한 EDA과정은 데이터의 특성과 분석 목표에 따라 유연하게 조정될 수 있다.
EDA는 데이터를 깊이 이해하고, 효과적인 분석 전략을 수립하는 데 중요한 단계이며, 데이터 분석 프로젝트에서 초기에 충분한 시간과 노력을 EDA에 할애하는 것은 분석의 품질과 최종 결과의 유효성을 높이는 데 결정적인 역할을 하게 된다.