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개요데이터 랭글링(Data Wrangling)은 분석, 머신러닝, 시각화 등의 목적에 맞게 원시 데이터를 정제하고 구조화하는 일련의 전처리 과정을 의미합니다. 종종 '데이터 머시징(Data Munging)'이라고도 불리며, 실제 데이터 분석에서 가장 많은 시간을 차지하는 단계로 알려져 있습니다. 품질 좋은 분석 결과와 AI 모델 성능 확보를 위해 신뢰할 수 있는 데이터 준비 과정으로 필수적인 기술입니다.1. 개념 및 정의데이터 랭글링은 비정형, 불완전, 오류가 포함된 데이터를 수집·정리하여 분석에 적합한 형식으로 변환하는 작업입니다. 이에는 데이터 정리(cleaning), 구조 변환(structuring), 형식 통일(normalizing), 결측치 처리, 이상값 제거 등 다양한 작업이 포함됩니다.2. ..

개요데이터 분석은 데이터를 통해 의미 있는 패턴, 상관관계, 예측 결과를 도출해내는 핵심 활동입니다. 단순 통계 계산에서부터 머신러닝 기반의 예측 모델, 실시간 시계열 분석, 텍스트 분석까지 그 기술 범위는 매우 넓습니다. 본 글에서는 현대 데이터 분석 환경에서 널리 사용되는 분석 기술과 방법론, 도구, 실무 전략을 통합적으로 정리합니다.1. 데이터 분석이란? 항목 설명 정의데이터셋을 정량적 또는 정성적으로 분석해 의미 있는 인사이트나 결론을 도출하는 행위목적의사결정 지원, 문제 진단, 예측/추론, KPI 개선분석 대상수치형, 범주형, 시계열, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터분석 기술은 ‘데이터 기반 사고’를 실현하는 핵심 엔진입니다.2. 주요 분석 기법 분류분류기법설명기술 통계평균, 중앙값,..

개요데이터 후처리는 분석, 예측, 시뮬레이션 등의 결과를 인사이트로 전환하거나 사용자에게 전달 가능하게 가공하는 과정입니다. 모델의 출력값, 분석 통계, 예측 결과를 정제·해석·변환해 비즈니스에 바로 활용할 수 있도록 만드는 것이 핵심입니다. 이 글에서는 데이터 후처리의 주요 목적, 기법, 도구, 실무 적용 전략을 정리합니다.1. 데이터 후처리란? 항목 설명 정의모델 또는 분석 처리 결과를 해석 가능한 형태로 정제·가공하는 작업목적사용자 전달, 시각화, 리포팅, 알림 연계, 예외 필터링 등적용 위치머신러닝 결과 처리, 통계 요약, 예측 후 필터링, 리포트 생성 등후처리는 단순한 출력이 아닌, 데이터를 이해 가능한 정보로 바꾸는 과정입니다.2. 주요 후처리 기법분류기법설명예측 결과 변환이진→범주, sof..

개요데이터 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.1. 데이터 전처리란? 항목 설명 정의원시 데이터를 분석 또는 학습에 적합한 형태로 변환하는 일련의 정제 작업목적노이즈 제거, 일관성 확보, 결측 보완, 형식 정렬을 통해 모델 성능 향상대상정형 데이터(테이블), 비정형 데이터(텍스트, 로그, 이미지 등) 모두 포함전처리는 ‘모델 학습을 위한 데이터 품질 확보 단계’입니다.2. 주요 전처리 기법분류..