합법적인 방법으로 DB 구매하는 방법
크몽 지식창고
2023-08-20
현대 사회에서 데이터를 다양한 분야에 활용하고자 할 때, 데이터 가공은 빼놓을 수 없는 핵심 작업 중 하나로 볼 수 있습니다.
데이터 자체가 의미 있는 정보를 제공하기보다 가공과 변환을 거쳐야 진정한 가치를 발휘할 수 있어 데이터 가공 분야의 수요는 계속해서 증가하고 있습니다.
💡이 콘텐츠를 다 읽으면 알 수 있어요 (3분)
1. 데이터 전처리 뜻
2. 데이터 전처리 활용 분야
3. 데이터 전처리 과정
4. 데이터 전처리 기법
5. 데이터 전처리 업체 선정 주의점
1. 데이터 전처리 뜻
데이터 전처리란 데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 정리 및 변환하는 과정을 말하며, 데이터 전처리는 ① 데이터 형식 표준화 ② 이상치 및 누락된 값 처리 ③ 데이터의 품질 향상 ④ 모델 성능 향상 ⑤ 특성 엔지니어링을 위해 필요합니다.
2. 데이터 전처리 활용 분야
데이터 가공/변환은 ① 제조 및 공학 ② 의료 및 생명 과학 ③ 금융 분석 ④ 정부 및 공공 정책 ⑤ 판매 및 마케팅 등 다양한 분야에 활용됩니다.
3. 데이터 전처리 과정
데이터를 가공하거나 변환할 때 ① 데이터 수집 및 클리닝 ② 데이터 변환 ③ 특성 엔지니어링 ④ 데이터 통합 및 샘플링 ⑤ 데이터 저장 및 품질 검증의 과정으로 진행됩니다.
1) 데이터 수집 및 통합
2) 데이터 정제
3) 데이터 변환
4) 데이터 축소
5) 데이터 분할
4. 데이터 전처리 기법
데이터 전처리는 데이터 분석이나 머신러닝 모델 학습을 위해 데이터를 정리하고 변환하는 과정입니다. 효과적인 데이터 전처리 기법은 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
1) 데이터 정제
2) 데이터 변환
3) 데이터 인코딩
4) 데이터 축소
5) 데이터 분할
6) 기타 기법
5. 데이터 전처리 업체 선정 주의점
데이터 가공/변환 외주 전에 ① 요구사항 정의 ② 데이터 수집 및 정리 ③ 프로젝트 범위 및 일정 ④ 계약 및 법률문제 ⑤ 의사소통 체계 등을 미리 준비하는 것이 좋습니다.
데이터 전처리는? 크몽에서!
5.0 ★★★★★
실제 크몽 의뢰인의 후기
난해한 로우 데이터라 걱정이 많았는데
알아서 척척 완벽하게 가공해 주셔서
업무에 큰 도움이 됐습니다. 강력 추천합니다!