탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)

탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)는 데이터를 탐색하고 이해하기 위해 수행되는 분석 과정을 말합니다. EDA는 데이터 과학 및 통계 분석에서 매우 중요한 단계로, 데이터의 특성을 파악하고 패턴을 발견하는 데 사용됩니다. EDA를 통해 데이터의 구조, 분포, 상관 관계 등을 탐색함으로써 데이터의 특성을 파악하고 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

 

탐색적 데이터 분석의 주요 목적은 다음과 같습니다.

1. 데이터 이해: 데이터가 어떤 형태로 구성되어 있는지를 파악하고, 데이터의 특성을 이해하는 것이 주요 목표입니다. 이를 통해 데이터의 구조와 특징을 파악할 수 있습니다.
2. 패턴 발견: 데이터에서 나타나는 패턴이나 관계를 발견하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터 내부의 규칙성을 이해하고, 데이터 간의 상호 관계를 파악할 수 있습니다.
3. 이상치 탐지: 데이터에 존재하는 이상치나 오류를 탐지하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 개선하고, 분석 결과의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
4. 가설 생성: 데이터를 탐색하면서 가설을 생성하고 검증할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 기반으로 한 의사 결정이나 예측 모델의 개발에 도움이 됩니다.

탐색적 데이터 분석은 다음과 같은 주요 단계로 이루어집니다.

1. 데이터 불러오기: 분석에 필요한 데이터를 불러옵니다. 이 과정에서 데이터의 형식이나 구조를 확인하고, 필요한 전처리 작업을 수행합니다.
2. 기초 통계 분석: 데이터의 기초적인 통계량을 계산하여 데이터의 분포와 중심 경향을 파악합니다. 평균, 중앙값, 표준 편차, 최솟값, 최댓값 등을 계산합니다.
3. 시각화: 데이터를 시각화하여 분포, 상관 관계, 패턴 등을 탐색합니다. 히스토그램, 상자 수염 플롯, 산점도, 히트맵 등 다양한 시각화 기법을 활용합니다.
4. 상관 관계 분석: 변수 간의 상관 관계를 분석하여 변수 간의 연관성을 파악합니다. 상관 행렬, 산점도 행렬 등을 사용하여 상관 관계를 시각화합니다.
5. 이상치 탐지: 데이터에서 이상치를 탐지하고 처리합니다. 이상치를 시각화하거나 통계적 방법을 사용하여 이상치를 식별합니다.
6. 패턴 발견: 데이터에서 나타나는 패턴을 발견하고 해석합니다. 클러스터링, 주성분 분석 등의 기법을 사용하여 데이터의 구조를 파악합니다.
7. 가설 생성: 데이터를 토대로 가설을 생성하고 검증합니다. 데이터를 분석하면서 가설을 생성하고, 이를 통계적으로 검증합니다.

탐색적 데이터 분석은 데이터 분석 프로세스에서 매우 중요한 단계로, 데이터를 이해하고 의미 있는 인사이트를 발견하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 품질을 개선하고, 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.