심화 데이터 분석 기법과 다양한 데이터 전처리 방법

데이터 분석은 기본적인 데이터 탐색과 전처리 과정뿐만 아니라, 심화된 기법을 적용하여 더 깊은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 복잡한 데이터 분석 기법과 더 다양한 데이터 전처리 방법들을 다뤄보겠습니다. 이를 통해 여러분이 데이터 분석을 더 깊이 이해하고, 다양한 문제에 적용할 수 있기를 바랍니다.

1. 결측치 처리의 심화 기법

기본적인 결측치 제거나 평균 대체뿐 아니라, 좀 더 정교한 기법들이 필요할 때가 많습니다.

• KNN Imputation: 결측치를 채우기 위해 K-Nearest Neighbors를 사용하여 비슷한 관측치로 결측치를 대체하는 방법입니다. 이는 특히 결측치가 랜덤하지 않고, 데이터 간의 관계를 고려해야 할 때 유용합니다.

from sklearn.impute import KNNImputer

imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
data_filled = imputer.fit_transform(data)

• 회귀 대체: 회귀 모델을 사용해 결측치를 예측하는 방법으로, 다른 피처 간의 관계를 최대한 활용할 수 있습니다. 회귀 기반 결측치 대체는 정확도와 정밀도가 중요할 때 적합합니다.

2. 데이터 스케일링 및 표준화

데이터가 서로 다른 범위를 가지고 있을 때 머신러닝 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 스케일링 및 표준화를 사용합니다.

• Min-Max 스케일링: 데이터의 최소값과 최대값을 사용하여 값을 0과 1 사이로 변환하는 기법입니다. 주로 데이터의 분포를 유지해야 할 때 사용됩니다.

rom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

• 표준화 (Standardization): 평균을 0, 표준편차를 1로 변환하여 데이터를 표준 정규 분포로 맞춥니다. 이는 특히 선형 모델에 유용하며, 데이터가 서로 다른 단위를 가질 때 효과적입니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
standardized_data = scaler.fit_transform(data)

3. 차원 축소 (Dimensionality Reduction)

많은 피처를 가진 데이터셋은 분석과 시각화가 어렵기 때문에 차원 축소 기법을 사용하여 효율적으로 처리할 수 있습니다.

• PCA (Principal Component Analysis): 데이터의 분산을 최대한 보존하면서 차원을 줄여주는 기법으로, 고차원의 데이터를 2차원이나 3차원으로 줄여 시각화할 때 유용합니다.

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)
reduced_data = pca.fit_transform(data)

• t-SNE: 데이터의 고차원 구조를 저차원에 투영하여 시각화할 수 있도록 도와주는 기법으로, 특히 군집화가 잘 나타나도록 만듭니다.

from sklearn.manifold import TSNE

tsne = TSNE(n_components=2)
embedded_data = tsne.fit_transform(data)

4. 고급 피처 엔지니어링

피처 엔지니어링은 데이터로부터 새로운 피처를 생성하거나 기존 피처를 변형하여 모델의 성능을 개선하는 중요한 과정입니다.

• 피처 상호작용 생성: 두 피처를 곱하거나 나눠서 새로운 정보를 생성합니다. 예를 들어, '가격'과 '수량'을 곱해 '총 비용' 피처를 생성할 수 있습니다.

data['total_cost'] = data['price'] * data['quantity']

• 날짜 피처 분해: 날짜 데이터를 년, 월, 요일 등으로 분해하여 시계열 패턴을 보다 명확히 할 수 있습니다.

data['year'] = pd.to_datetime(data['date']).dt.year
data['month'] = pd.to_datetime(data['date']).dt.month
data['day_of_week'] = pd.to_datetime(data['date']).dt.dayofweek

5. 고급 시각화 기법

기본적인 시각화 외에도 복잡한 데이터 구조를 이해하기 위해 고급 시각화 기법을 사용할 수 있습니다.

• 상관관계 히트맵: 변수 간의 상관 관계를 시각화하여 어떤 변수들이 강한 상관성을 가지고 있는지 파악할 수 있습니다.

sns.heatmap(data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

• 페어플롯 (Pairplot): 여러 변수 간의 관계를 한 눈에 보기 위해 사용합니다. 데이터셋 내의 모든 변수의 분포와 상호 관계를 시각화할 수 있습니다.

sns.pairplot(data)
plt.show()

6. 고급 머신러닝 기법

• 랜덤 포레스트: 여러 개의 의사 결정 트리를 앙상블하여 예측의 정확성을 높이는 기법입니다. 노이즈에 강하고, 피처 중요도를 평가할 때 유용합니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

• 그레이디언트 부스팅 (Gradient Boosting): 순차적으로 트리를 학습시키면서 이전 단계에서의 오류를 보정하여 성능을 점진적으로 개선하는 기법입니다.

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

결론

이번 포스팅에서는 기본적인 데이터 분석을 넘어서, 좀 더 복잡한 분석 기법과 전처리 방법들을 살펴보았습니다. 데이터의 품질을 높이고, 차원 축소나 피처 엔지니어링을 통해 보다 나은 모델을 구축하는 것이 중요합니다. 여러분이 이 기법들을 다양한 데이터셋에 적용해보고, 복잡한 문제를 해결해 나가길 바랍니다.