데이터 전처리 기술(Data Preprocessing Techniques)

개요

데이터 전처리는 원시(raw) 데이터를 분석 가능한 형태로 정제하고 구조화하는 과정으로, 머신러닝, 데이터 분석, 시각화의 전 단계이자 가장 중요한 품질 확보 절차입니다. 정확한 전처리는 모델 성능을 극대화하며, 잘못된 전처리는 잘 만든 알고리즘조차 무용지물로 만들 수 있습니다. 이 글에서는 전처리의 정의, 핵심 기법, 적용 도구, 실무 전략을 정리합니다.

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1. 데이터 전처리란?

항목	설명
정의	원시 데이터를 분석 또는 학습에 적합한 형태로 변환하는 일련의 정제 작업
목적	노이즈 제거, 일관성 확보, 결측 보완, 형식 정렬을 통해 모델 성능 향상
대상	정형 데이터(테이블), 비정형 데이터(텍스트, 로그, 이미지 등) 모두 포함

전처리는 ‘모델 학습을 위한 데이터 품질 확보 단계’입니다.

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2. 주요 전처리 기법

분류	기법	설명
결측값 처리	제거, 평균/중앙값 대체, MICE 등	NaN, Null, 빈 값 처리
이상치 처리	IQR, Z-score, 도메인 룰 기반 제거	왜곡된 데이터 영향 제거
정규화·표준화	MinMaxScaler, StandardScaler	값의 범위 일치, 스케일 균형 유지
데이터 인코딩	One-hot, Label Encoding	범주형 변수 숫자 변환
텍스트 전처리	토큰화, 불용어 제거, 형태소 분석	자연어 처리용 텍스트 정제
파생 변수 생성	로그, 구간화, 날짜 분해 등	분석 및 모델링 적합 변수 생성
형식 정리	날짜 포맷 통일, 대소문자 통합	일관된 스키마 확보

데이터 특성과 모델 타입에 따라 전처리 방식도 달라져야 합니다.

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3. 활용 도구 및 라이브러리

목적	도구	특징
일반 전처리	Pandas, NumPy	테이블 형태 전처리, 기본 수치 처리
결측/이상치 처리	Scikit-learn, FancyImpute	통계 기반 처리 함수 제공
텍스트 정제	NLTK, spaCy, KoNLPy	자연어 처리 전용 라이브러리
파이프라인화	sklearn.pipeline, PySpark	전처리 흐름 자동화 및 재사용
대용량 전처리	Spark, Dask, RAPIDS	분산 환경에서 전처리 가능

자동화된 파이프라인 구성은 반복 분석과 배치 처리에서 필수입니다.

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4. 실무 전처리 사례

분야	적용 기법	효과
금융	결측값 보완 + 로그 스케일링	이상 거래 탐지 정확도 향상
이커머스	텍스트 전처리 + 파생 변수	리뷰 감성 분석 정확도 개선
제조	센서 이상치 제거 + 정규화	예지 정비(maintenance) 정확도 향상
헬스케어	NaN 제거 + 범주 인코딩	진단 분류 모델 정확도 ↑
교통/물류	날짜 분해 + 위치 구간화	경로 최적화 예측 모델 성능 개선

좋은 전처리는 좋은 데이터보다 훨씬 강력한 ‘모델 전처리 전략’입니다.

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5. 전처리 설계 시 고려사항

항목	설명	팁
목적 적합성	분석/모델 목표에 따라 정제 전략 다름	예측 vs 설명 목적 구분 필요
정보 손실 최소화	제거보다 보완 우선 고려	결측 보완 → 편향 유발 주의
재현 가능성	전처리 코드 자동화·기록	데이터 버전 관리 도입 권장
속도·성능	대용량 시 처리 속도 최적화 필요	Spark, Dask 병렬 처리 활용
배포 연계성	실시간 처리 고려 여부	API, 파이프라인 구성 고려

전처리는 ‘한 번만 하는 것’이 아닌, 지속 가능한 프로세스여야 합니다.

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6. 결론

데이터 전처리는 분석/AI 프로젝트 성패를 가르는 첫 번째 품질 보증 단계입니다. 단순히 데이터를 ‘깨끗하게’ 만드는 것을 넘어, 목적에 맞게 구조화하고, 예측 가능하게 만드는 것이 핵심입니다. 전처리는 도메인 이해, 반복 자동화, 협업 가능한 파이프라인 설계로 발전해야 합니다.