반응형 CSV 데이터 전처리 실습 정리 - 데이터 정리와 자동화 목차최근 데이터 과학과 머신러닝의 발전으로 인해 데이터 전처리의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정으로, 이 과정이 제대로 이루어지지 않으면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 특히 CSV 파일 형식은 다양한 데이터 소스에서 널리 사용되기 때문에, CSV 데이터를 효과적으로 전처리하는 방법을 익히는 것은 필수적입니다. 이번 글에서는 CSV 데이터 전처리 실습을 통해 실제 업무에 적용할 수 있는 데이터 정리 기법과 VBA 자동화 활용법에 대해 살펴보겠습니다. CSV 데이터 전처리의 목적은 다양한 데이터 문제를 해결하고, 이를 통해 머신러닝 또는 딥러닝 모델에 적합한 데이터를 준비하는 것입니다. 우리는 실습을 통해 결측값 처리, 정규.. 2025. 5. 7. Numpy 배열 구조와 연산 방법: 데이터 분석의 필수 도구 목차 👉Numpy 배열 구조와 연산 방법 바로가기 Numpy 배열 구조와 연산안녕하세요! 오늘은 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 하는 Numpy 배열 구조와 연산 방법에 대해 알아보려고 합니다. Numpy는 파이썬에서 수치 계산을 효율적으로 처리할 수 있는 라이브러리로, 대규모 데이터 처리와 배열 연산을 빠르고 쉽게 수행할 수 있습니다. 하지만 초보자와 전문가 모두 Numpy의 다양한 기능을 효과적으로 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 그래서 이번 글에서는 Numpy의 배열 구조와 연산 방법을 깊이 있게 살펴보겠습니다. Numpy의 배열은 단순한 데이터 구조 이상의 의미를 가집니다. 고차원 배열을 다룰 수 있는 능력 덕분에 데이터 분석, 머신러닝 및 과학적 컴퓨팅에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습.. 2025. 5. 7. Pandas를 활용한 데이터 분석 기초: 데이터 전처리와 가공 목차안녕하세요! 오늘은 데이터 분석의 필수 도구인 Pandas를 활용한 데이터 분석 기초에 대해 알아보겠습니다. 데이터 분석은 현대 비즈니스 환경에서 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 그중에서도 데이터 전처리와 가공은 분석의 시작점으로서 큰 의미를 갖습니다. Pandas는 이러한 작업을 간편하게 처리할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히, 데이터를 효율적으로 다루고 시각화하는 데 있어서 Pandas의 기능은 매우 유용합니다. 본 글에서는 Pandas의 기본적인 사용법, 데이터 전처리 및 가공 과정, 그리고 실제 예제를 통해 어떻게 데이터를 분석하고 시각화하는지를 상세히 설명하겠습니다. 특히, Google Colab과 같은 클라우드 환경을 활용하여 설치 없이도 손쉽게 파이썬을 사용하여 데이터 분석을 할 수 .. 2025. 5. 7. 이전 1 2 다음 반응형
