Jin's IT Story

데이터 분석과 머신러닝 모델링 과정에서 가장 많은 시간이 소요되는 단계는 모델 설계도, 알고리즘 코드 작성도 아닙니다. 실제 프로젝트에서 가장 많은 시간과 노력이 투입되는 단계는 바로 데이터 전처리입니다. 전처리란 데이터를 분석하거나 학습하기 좋은 상태로 만드는 과정입니다. 모델의 성능 차이는 종종 알고리즘이 아니라 데이터의 품질에서 발생합니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 불완전한 데이터를 학습하면 정확한 예측을 수행할 수 없습니다. 예를 들어 결측치가 많거나 이상치가 존재하거나 단위가 제각각이거나 텍스트가 정제되지 않은 상태라면 모델은 안정적으로 작동하지 않습니다. 따라서 전처리는 데이터 분석의 기초이자 성능 향상의 핵심이라고 할 수 있습니다. 전처리 과정에서는 데이터를 정리하고 불완전한 부분을 보완하..