데이터 전처리 마스터하기

씨익북스 편집부 2팀 지음

리브라북 2025년 05월 02일 출간

작품소개

책소개

"《데이터 전처리 마스터하기》는 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트의 성공을 위해 필수적인 데이터 전처리 기술을 깊이 있게 다룬 책입니다. 데이터 전처리는 데이터 분석 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나로, 원시 데이터를 깨끗하고 유용한 형태로 변환하는 과정입니다. 이 책은 데이터 클렌징, 결측치 처리, 스케일링, 정규화, 데이터 변환, 특성 선택 등 다양한 전처리 기법을 체계적으로 설명합니다.

첫 번째 장에서는 데이터 클렌징의 중요성과 기법에 대해 설명합니다. 불필요한 데이터 제거, 중복 데이터 처리, 이상치 탐지 및 제거 방법 등을 다루며, 실무에서 자주 발생하는 문제 해결 사례를 제시합니다. 이어지는 장에서는 결측치 처리 방법을 다양한 접근법과 함께 소개하여 독자가 상황에 맞는 최적의 방법을 선택할 수 있도록 돕습니다.

또한, 스케일링과 정규화의 원리와 필요성을 설명하며, 데이터의 분포와 특성에 따라 적절한 방법을 선택하는 데 필요한 이론과 실습을 제공합니다. 데이터 변환과 특성 선택에 관한 장에서는 다양한 변환 기법과 특성 선택 알고리즘을 통해 데이터의 품질을 높이는 방법을 제시합니다.

각 장에는 실습 예제와 코드 샘플이 포함되어 있어, 독자가 직접 손쉽게 따라 할 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한, 최신 데이터 분석 도구와 라이브러리를 활용한 실제 사례를 통해 이론과 실무의 간극을 줄이고, 독자가 데이터 전처리 기술을 실제 프로젝트에 적용할 수 있도록 안내합니다.

마지막으로, 데이터 전처리의 중요성과 함께 데이터 분석의 전반적인 흐름 속에서 전처리가 차지하는 위치를 명확하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 《데이터 전처리 마스터하기》는 데이터 과학에 관심 있는 모든 이들에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 데이터 전처리의 기초부터 고급 기법까지, 이 책을 통해 체계적으로 학습하고 실력을 쌓아보세요.

*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.

*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다."

목차

"데이터 전처리의 중요성 이해하기
데이터 클렌징 기본 개념
결측치의 정의와 종류
결측치 처리 방법론
중앙값과 평균값의 차이
이상치 탐지 기법
데이터 정제의 단계
스케일링의 필요성
정규화 vs 표준화
특성 선택 기법
데이터 변환의 필요성
범주형 데이터 처리 방법
데이터 타입 변환
데이터 통합 및 결합
피처 엔지니어링 기초
데이터 시각화를 통한 이해
결측치 대체 기법 분석
이상치 처리 전략
스케일링 기법 비교
정규화의 다양한 방법
다양한 데이터 변환 기법
피처 선택의 중요성
상관관계 분석에 대한 이해
주성분 분석(PCA) 소개
변수 변환의 필요성
데이터 프레임 조작 기초
결측치를 처리하는 다양한 라이브러리
데이터 전처리 파이프라인 구축
데이터 품질 평가 기준
데이터 클렌징 자동화 도구
정규화 적용 사례
스케일링과 머신러닝 성능
피처 엔지니어링의 실전 적용
데이터 전처리 워크플로우
결측치가 모델에 미치는 영향
이상치의 비즈니스적 의미
데이터 전처리의 반복적 과정
특성 엔지니어링의 기초
데이터 전처리와 모델 성능 관계
정규화와 스케일링의 차이점
결측치와 이상치의 동시 처리
피처 선택을 위한 통계적 기법
데이터 전처리 시 유의사항
효율적인 데이터 클렌징 전략
결측치 처리의 최신 트렌드
스케일링의 실제 적용 사례
정규화의 효과 분석
변환 기법에 따른 모델 성능 변화
데이터 전처리와 데이터 마이닝의 관계
데이터 준비를 위한 모범 사례
고급 데이터 전처리 기법
데이터 전처리에서의 윤리적 고려
신뢰할 수 있는 데이터 구축하기
피처 선택의 알고리즘적 접근
데이터 전처리의 미래 방향"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부 2팀

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.