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기출4 작업형1 1번째문제에서 결측값을 마음대로 제거하고 구하면 안되는거죠?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.
데이터 전처리 과정에서 결측값 처리와 관련된 질문을 해주셨군요. 결측값을 어떻게 처리하느냐에 따라 분석 결과가 달라질 수 있기 때문에, 적절한 처리가 매우 중요합니다.
기본 원칙
결측값 제거 vs 대체: 결측값을 무분별하게 제거할 경우, 데이터 손실로 인해 분석 결과의 정밀도가 떨어질 수 있습니다. 일반적으로는 결측값을 대체(imputation)하는 방법을 주로 사용합니다. 이때, 평균, 중앙값, 모드 등을 활용하여 대체할 수 있습니다.
상황에 따른 조치: 통계량을 구할 때, 결측값을 분석에 포함시키면 왜곡될 수 있습니다. 따라서, 결측값을 제거하거나 대체한 후에 사분위수 등을 계산하는 것이 일반적입니다.
결측값 처리의 효과: 결측치를 제거하면 데이터 세트가 작아질 수 있으며, 이는 분석의 신뢰도에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서, 가능하다면 결측값 대체를 통한 데이터의 보완이 추천됩니다.
이러한 결측값 처리 관련하여 추가적인 정보는 다음 질문에서 확인할 수 있습니다:
데이터 전처리(결측치 채울때 궁금한점): 결측치 처리 방법의 기본 원칙에 대해 설명하고 있습니다.
3-3 데이터 전처리 질문: Test 데이터의 결측치를 Train 데이터의 통계량으로 채우는 일반적인 방법에 대해 다룹니다.
질문해 주신 상황에서는 직접적으로 결측값을 제거하기보다는, 분석에 알맞은 방식으로 결측값을 처리한 후 사분위수 등을 계산하는 것이 좋습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.