데이터 전처리가 필요할 때 알아야 할 5가지

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.

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.

• 데이터 형식 표준화: 다양한 형식과 구조로 수집되는 데이터는 모델링에 적합하게 만들기 위해서 표준 형식으로 변환 및 필요한 형태로 조정되어야 합니다.
• 이상치 및 누락된 값 처리 : 데이터 전처리를 통해 예상 데이터의 범위에서 기준을 벗어난 아주 작은 값이나 큰 값인 이상치를 처리하고, 실제 데이터에 누락된 값을 대체하는 등 데이터의 완전성을 유지할 수 있습니다. 
• 데이터의 품질 향상: 수집된 데이터는 노이즈나 신뢰할 수 없는 값을 포함하는 문제를 가질 수 있기 때문에 데이터 전처리를 통해 이러한 문제를 해결하고 데이터의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
• 모델 성능 향상: 전처리 된 데이터는 모델이 데이터의 패턴이나 관계를 더 잘 파악하고 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 
• 특성 엔지니어링: 데이터 전처리는 기존 특성 변형 및 신규 특성 생성에 사용될 수 있으며 이는 유의미한 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다.

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.

• 제조 및 공학: IoT 장치에서 수집한 데이터 및 센서 데이터를 가공하여 생산량 조정, 불량 감지, 공정 개선 등을 위해 활용합니다.
• 의료 및 생명 과학: 비정형 데이터로 구성된 환자의 진료 기록이나 의료 이미지 데이터를 분석하고 가공하여 치료 및 의료 연구에 사용합니다.
• 금융 분석: 환율, 주가 등의 금융 시장 데이터를 가공하여 투자에 관한 의사 결정을 내리는 데 활용하고, 시장 및 운영 리스크 등 위험 관리를 위해서도 가공된 데이터를 사용합니다.
• 정부 및 공공정책: 경제 데이터, 인구 통계, 교통 관련 데이터 등을 가공하여 정책을 결정하고 예산을 할당하는 데 활용합니다.
• 판매 및 마케팅: 고객의 구매 데이터를 가공하여 맞춤 상품을 추천하거나 알림을 보내는 등 개인 맞춤형 마케팅 전략에 활용합니다.

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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

• 데이터 수집: 다양한 출처(예: 데이터베이스, 파일, 웹 등)에서 데이터를 수집합니다.
• 데이터 통합: 여러 출처에서 수집된 데이터를 하나의 일관된 데이터 세트로 통합합니다. 중복 데이터 제거 및 데이터 형식 일관성 확보가 중요합니다.

2) 데이터 정제

• 결측값 처리: 결측값을 확인하고 적절히 처리합니다. 결측값이 포함된 행 또는 열을 삭제하거나,  평균값, 중앙값, 최빈값 또는 다른 방법으로 결측값을 채웁니다.
• 중복값 제거: 중복 데이터를 식별하고 제거합니다.
• 이상값 처리: 데이터 분포를 왜곡할 수 있는 이상값을 탐지하고 적절히 처리합니다(제거하거나 변환).
• 데이터 형식 및 일관성 확인: 데이터 형식(날짜, 숫자, 문자열 등)을 확인하고 일관되게 유지합니다.

3) 데이터 변환

• 스케일링: 데이터의 범위를 조정합니다. 데이터의 평균을 0, 표준편차를 1로 변환하거나(표준화) 데이터의 값을 0과 1 사이로 변환합니다.(정규화)
• 인코딩: 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환합니다.
• 특징 생성: 기존 데이터를 바탕으로 새로운 유용한 특징을 생성합니다.

4) 데이터 축소

• 차원 축소: 데이터의 특성 수를 줄입니다.
• 특징 선택: 모델 성능에 중요한 특징만 선택합니다.

5) 데이터 분할

• 훈련/검증/테스트 데이터 분할: 데이터를 훈련, 검증, 테스트 데이터로 나눕니다. 일반적으로 70% 훈련, 15% 검증, 15% 테스트 비율로 나눕니다.
• 교차 검증: 데이터를 여러 번 반복해서 나누고, 모델의 일반화 성능을 평가합니다.

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

• 결측값 처리: 결측값을 제거하거나 대체합니다.
• 제거: 행 또는 열을 삭제합니다.
• 대체: 평균값, 중앙값, 최빈값, 또는 예측값으로 대체합니다.
• 중복값 제거: 중복 데이터를 제거하여 데이터의 정확성을 높입니다.
• 이상값 처리: 이상치(outliers)를 탐지하고 처리합니다. 이는 데이터 분포를 왜곡할 수 있기 때문에 중요합니다.

2) 데이터 변환

• 스케일링: 데이터를 일정한 범위로 변환합니다.
• 표준화: 평균을 0, 표준편차를 1로 변환합니다.
• 정규화: 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환합니다.
• 로그 변환: 데이터의 분포가 비대칭일 경우 로그 변환을 사용하여 분포를 대칭적으로 만듭니다.
• 박스-콕스 변환: 데이터의 분포를 정규 분포에 가깝게 변환합니다.

3) 데이터 인코딩

• 범주형 데이터 인코딩: 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환합니다.
• 라벨 인코딩: 각 범주에 고유한 숫자를 부여합니다.
• 원-핫 인코딩: 각 범주를 이진 벡터로 변환합니다.
• 이진화: 데이터를 이진 값(0과 1)으로 변환합니다.

4) 데이터 축소

• 차원 축소: 데이터의 특성을 줄여 모델의 복잡성을 감소시킵니다.
• 주성분 분석: 데이터의 분산을 최대화하는 축을 찾아 차원을 축소합니다.
• 선형 판별 분석: 클래스 간의 분산을 최대화하는 축을 찾아 차원을 축소합니다.
• 특징 선택: 모델 성능에 중요한 특징만 선택합니다.

5) 데이터 분할

• 훈련/검증/테스트 데이터 분할: 데이터를 훈련, 검증, 테스트 데이터로 나눠 모델의 성능을 평가합니다. 일반적으로 70% 훈련, 15% 검증, 15% 테스트 비율로 나눕니다.
• 교차 검증: 데이터를 여러 번 반복해서 나누고, 모델의 일반화 성능을 평가합니다.

6) 기타 기법

• 샘플링: 대용량 데이터를 처리하기 위해 데이터의 일부분을 선택합니다.
• 무작위 샘플링: 임의의 샘플을 선택합니다.
• 층화 샘플링: 각 클래스 또는 그룹에서 균등한 비율로 샘플을 선택합니다.
• 시간 시계열 데이터 전처리: 시계열 데이터를 다루기 위해 시간 기반의 특성을 추가하거나, 시계열 분해 및 이동 평균을 적용합니다.

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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.

• 요구사항 정의: 외주 전에 데이터를 가공하는 목표 및 목적이 무엇인지, 필요한 결과물은 어떻게 되는지 요구사항을 정리하고 문서화해야 합니다. 
• 데이터 수집 및 정리: 외주 업체에 전달할 가공이 필요한 데이터를 정리하고, 데이터의 구조 및 소스에 대한 정보를 준비해 두는 것이 좋습니다.
• 프로젝트 범위 및 일정: 데이터 가공 프로젝트의 범위는 어떻게 되는지, 데드라인은 언제까지인지 등을 정해 놓는 것이 좋습니다.
• 계약 및 법률문제: 외주 계약을 체결하기 전에 일정 및 비용, 보안 등에 관한 내용을 준비하고 법적 측면을 고려해 보는 것이 필요합니다.
• 의사소통 체계: 업체와 진행 상황 업데이트 및 문제 발생 시 빠른 해결을 위해 내부 의사소통 체계를 미리 만들어 두는 것이 좋습니다.

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