데이터 탐색(Data Exploration)

term_id: data_exploration

Category: training_techniques

Definition

데이터 탐색(탐색적 데이터 분석, EDA라고도 함)은 머신러닝 워크플로우에서 중요한 사전 단계입니다. 이 과정은 주로 시각화 도구를 사용하여 데이터의 주요 특성을 요약하고 이해하는 것을 포함합니다.

Summary

공식적인 모델링 전에 데이터셋을 초기 분석하여 패턴을 발견하고 이상 징후를 파악하며 가설을 검증하는 과정입니다.

Key Concepts

  • 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis)
  • 시각화(Visualization)
  • 패턴 인식(Pattern Recognition)
  • 이상 탐지(Anomaly Detection)

Use Cases

  • 모델 훈련 전 특징(feature) 간 상관관계 식별
  • 누락된 값 또는 이상치 감지 및 처리
  • 데이터 품질 및 분포 가정 검증

Code Example

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import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('data.csv')
sns.pairplot(df)
plt.show()

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