탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)은 데이터를 처음으로 탐색하고 이해하기 위한 과정을 말합니다. 데이터 분석 프로세스에서 가장 초기에 수행되며, 데이터의 특성과 패턴을 파악하고 숨겨진 정보나 인사이트를 발견하는 데 도움을 줍니다. EDA는 데이터 과학자, 분석가 및 연구자들이 데이터를 다루는 데 중요한 역할을 합니다.
EDA의 목표는 다음과 같습니다.
데이터의 이해: 데이터가 어떤 형태로 구성되어 있는지 이해합니다. 변수들 간의 관계와 데이터의 분포를 파악하여 데이터에 대한 기본적인 직관을 얻습니다.
데이터 품질 검증: 데이터에 누락된 값, 이상치, 오류 등이 있는지 확인하고 처리합니다. 이상치나 오류가 있는 경우 이를 처리하여 분석 결과에 영향을 미치지 않도록 합니다.
패턴 및 관계 탐색: 변수 간의 상관 관계를 분석하거나 데이터의 패턴을 발견합니다. 이를 통해 변수들 간의 상호작용을 이해하고 예상치 못한 관계를 발견할 수 있습니다.
시각화: 시각화 도구를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현하고 그래프, 차트, 히스토그램 등을 생성합니다. 시각화를 통해 데이터의 분포와 패턴을 빠르게 파악할 수 있습니다.
가설 설정: 데이터를 분석하며 초기 가설을 세우고 검증할 수 있습니다. 이를 통해 추가적인 분석 방향을 설정할 수 있습니다.
EDA를 수행할 때는 다음과 같은 방법들을 사용합니다:
기술통계: 데이터의 평균, 중앙값, 표준편차 등을 계산하여 데이터의 대략적인 특성을 파악합니다.
시각화: 히스토그램, 산점도, 상자 그림 등을 사용하여 데이터의 분포와 패턴을 시각적으로 확인합니다.
상관 분석: 변수들 간의 상관 관계를 분석하여 어떤 변수들이 서로 영향을 주고 받는지 파악합니다.
이상치 탐지: 데이터에서 이상치를 찾아내고 처리합니다.
차원 축소: 고차원 데이터를 저차원으로 축소하여 데이터를 시각화하거나 분석하기 쉽게 만듭니다.
EDA는 데이터 분석 프로세스의 시작점이며, 데이터를 잘 이해하고 효과적으로 활용하기 위해 필수적인 단계입니다.
해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.