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 기법기본적인 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 KN..

데이터 분석은 다양한 문제를 해결하고 인사이트를 얻기 위해 데이터를 수집하고 처리하는 과정입니다. 이번 포스팅에서는 Python을 활용해 데이터 분석을 어떻게 하는지, 단계별로 코드와 함께 소개해 드리겠습니다. 여러분이 직접 따라할 수 있는 예제와 코드도 포함되어 있으니, 데이터 분석 여정을 함께 시작해 볼까요?1. 데이터 수집 및 로드하기데이터 분석의 첫 단계는 데이터를 수집하고 로드하는 것입니다. 데이터는 CSV 파일, 데이터베이스, API 등 다양한 경로에서 수집할 수 있습니다. 예제에서는 CSV 파일을 Pandas 라이브러리를 사용해 불러오는 방법을 소개합니다.import pandas as pd# CSV 파일에서 데이터 로드하기data = pd.read_csv('sample_data.csv')pr..