기출 9회 연도의 자료형
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작성한 질문수 8
안녕하세요.
9회 기출 데이터의 '연도'는 int로 숫자형으로 표기되었지만 범주형인 것 같아서 이런 경우에 다른 처리가 필요하지 않은지 갑자기 궁금증이 생겨 질문드립니다.
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김현영님
데이터 분석에서 ‘연도(year)’ 변수는 상황에 따라 다르게 처리될 수 있습니다. 아래에서 설명하듯이, 연도의 사용하는 방식에 따라 범주형으로 처리할지, 수치형으로 그대로 둘지가 결정됩니다.
연도의 처리 방법
범주형으로 처리하는 경우:
- 연도가 결과 변수(예: 타겟 변수)와 범주적으로 구분되는 데이터 패턴이나 그룹을 구성하는 경우 범주형으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 연도에만 특별한 이벤트가 있었다면 해당 연도를 범주형 변수로 보아야 합니다.
- 이럴 때는
pd.get_dummies()또는LabelEncoder를 사용하여 연도를 범주형으로 변환할 수 있습니다.
- 연도가 결과 변수(예: 타겟 변수)와 범주적으로 구분되는 데이터 패턴이나 그룹을 구성하는 경우 범주형으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 연도에만 특별한 이벤트가 있었다면 해당 연도를 범주형 변수로 보아야 합니다.
수치형으로 처리하는 경우:
- 연도가 시간의 흐름에 따른 추세를 나타내는 근거가 된다면 수치형 그대로 사용하는 것이 바람직합니다. 예: 연도별로 관측되는 증가 또는 감소 패턴.
- 회귀 분석 등에서 시간 경과에 따른 변화를 분석하고자 할 때는 수치형으로 남겨두는 것이 보통입니다.
- 연도가 시간의 흐름에 따른 추세를 나타내는 근거가 된다면 수치형 그대로 사용하는 것이 바람직합니다. 예: 연도별로 관측되는 증가 또는 감소 패턴.
연도가 범주형으로 사용될 경우는 데이터 내에서 연도별 특징이 중요하거나, 특정 연도에 따라 데이터 분포가 달라지는 경우입니다. 이와 관련하여 비슷한 상황에 대한 설명은 종종 등장하므로, 일반적인 규칙을 염두에 둬야 합니다.
관련 예시 질문: 빅데이터 분석기사 (2회): 기출유형-작업형2 질문
이 질문에서는 인코딩 방법 또는 데이터 전처리에 관한 다양한 접근 방식을 공유하고 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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