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성장 일기 - AI
EDA (Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)
❓EDA 정의 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하는 과정 (데이터 분석 전에 그래프 혹은 통계적인 방법을 통해 자료를 보다 직관적으로 바라보는 과정, 데이터의 구성과 분포등을 확인하는 과정) ❓EDA 필요한 이유 데이터의 분포 및 값을 검토함으로 데이터가 표현하는 현상, 문제에 대해 쉽게 이해할 수 있다. 다양한 각도에서 관찰하는 과정을 통해 문제 정의 단계에서 미쳐 발생하지 못했을 다양한 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 기존의 가설을 수정하거나 새로운 가설을 세울 수 있다. ❓EDA의 방법 (Graphic, Non-Graphic, Univariate, Multi-variate) EDA의 방법은 크게 Graphic, Non-Graphic으로 2가지로 나눌 수 있으며, 파악하려는 변수(타겟)의 수에 ..
공부
2022. 4. 5. 18:43