결측값 어떻게 처리해?

 

 

데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터 분석의 필수적인 첫 단계로, 데이터의 질을 향상시키고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻기 위해 반드시 수행해야 하는 과정이다. 분석가나 연구자가 원시 데이터를 수집하면, 그 데이터는 대부분 결측값(missing values), 중복 데이터, 이상값(outliers) 등의 문제를 포함하고 있다. 만약 이러한 문제를 해결하지 않고 분석을 진행한다면, 결과가 왜곡되거나 신뢰성이 낮아질 수 있다.

 

예를 들어, 한 회사에서 고객의 구매 데이터를 분석하여 마케팅 전략을 수립하려고 한다고 가정해 보자. 데이터에는 고객 ID, 구매 날짜, 구매 금액 등이 포함되어 있다. 하지만 데이터를 살펴보면 일부 고객의 구매 금액이 비정상적으로 높거나 낮은 경우가 있고, 중복된 거래 내역이 존재하며, 구매 날짜가 누락된 데이터도 발견될 수 있다. 이러한 문제를 해결하지 않으면 분석 결과가 신뢰할 수 없는 방향으로 흘러갈 가능성이 크다.

 

데이터 정제의 첫 번째 단계는 결측값을 처리하는 것이다. 결측값은 다양한 이유로 발생할 수 있으며, 단순히 데이터가 입력되지 않았거나, 센서 오류로 인해 기록되지 않은 경우도 있다. 가장 간단한 해결 방법은 결측값이 포함된 데이터를 삭제하는 것이지만, 이는 데이터 손실을 초래할 수 있다. 따라서 평균, 중앙값 또는 최빈값으로 결측값을 대체하거나, 보다 정교한 방법으로 예측 모델을 사용하여 보완할 수도 있다. 예를 들어, 고객의 평균 구매 금액을 기준으로 결측값을 채우는 방법이 있을 수 있다.

 

다음으로, 중복 데이터를 제거하는 과정이 필요하다. 동일한 고객이 같은 거래를 두 번 등록했거나, 시스템 오류로 인해 동일한 데이터가 여러 번 기록된 경우가 있을 수 있다. 중복 데이터를 제거하지 않으면 분석 결과가 과대평가되거나, 실제보다 더 높은 수치를 나타낼 위험이 있다. 따라서 데이터에서 중복된 행을 찾아 삭제하거나, 필요에 따라 적절한 기준을 적용하여 하나의 데이터만 남기는 방식으로 해결할 수 있다.

 

이상값을 처리하는 것도 중요한 과정 중 하나이다. 이상값은 일반적인 데이터 분포에서 벗어난 값으로, 오류로 인해 발생할 수도 있고, 실제로 극단적인 사례일 수도 있다. 예를 들어, 일반적인 고객의 평균 구매 금액이 10만 원에서 50만 원 사이인데, 특정 고객의 구매 금액이 1억 원이라면 이는 이상값으로 간주될 가능성이 크다. 이상값을 처리하는 방법에는 삭제, 대체, 또는 변환이 있으며, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다.

 

또한, 데이터의 형식을 일관되게 유지하는 것도 중요한 정제 과정 중 하나이다. 숫자 데이터는 동일한 형식으로 저장되어야 하며, 날짜 데이터도 하나의 통일된 형식으로 정리해야 한다. 예를 들어, '2024/01/01'과 '24-01-01'과 같은 서로 다른 형식의 날짜 데이터가 혼재되어 있다면, 이를 일관된 형식(예: 'YYYY-MM-DD')으로 변환하는 과정이 필요하다. 텍스트 데이터의 경우에도 대소문자를 통일하고, 불필요한 공백이나 특수문자를 제거하는 등의 정제 작업을 수행할 수 있다.

 

마지막으로, 불필요한 데이터를 제거하여 데이터셋을 간소화하는 작업이 필요하다. 분석 목적과 관련이 없는 변수나 컬럼은 제거함으로써 데이터의 가독성을 높이고, 처리 속도를 개선할 수 있다. 예를 들어, 고객의 구매 데이터를 분석하는데 '고객의 혈액형' 정보가 포함되어 있다면, 이는 분석과 무관한 데이터이므로 제거하는 것이 좋다.

 

데이터 정제는 단순히 데이터를 깔끔하게 정리하는 과정이 아니라, 분석 결과의 신뢰성을 높이고 보다 정확한 의사 결정을 지원하는 필수적인 단계이다. 데이터를 정제하지 않으면 분석 결과가 왜곡될 수 있으며, 이는 잘못된 결론을 도출하는 원인이 될 수 있다. 따라서 결측값 처리, 중복 제거, 이상값 수정, 데이터 형식 통일, 불필요한 데이터 제거 등의 과정을 철저히 수행하는 것이 중요하다. 이를 통해 최적화된 데이터셋을 구축하고, 신뢰할 수 있는 분석 결과를 도출할 수 있다.

 

 

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요약

 

1. 데이터 정제는 분석의 신뢰성을 높이기 위한 필수적인 과정이다.
2. 원시 데이터에는 결측값, 중복 데이터, 이상값 등의 문제가 포함될 수 있다.
3. 결측값 처리는 삭제, 평균 또는 중앙값 대체, 예측 모델 활용 등의 방법이 있다.
4. 중복 데이터는 분석 결과를 왜곡할 수 있으므로 반드시 제거해야 한다.
5. 이상값은 데이터 분포에서 벗어난 값으로 분석 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있다.
6. 이상값 처리는 삭제, 대체 또는 변환 방식으로 수행할 수 있다.
7. 데이터 형식을 통일하는 것이 중요하며, 날짜 및 숫자 형식을 일정하게 유지해야 한다.
8. 텍스트 데이터는 대소문자 통일, 공백 제거 등의 과정을 거쳐 정리해야 한다.
9. 불필요한 데이터 제거를 통해 데이터셋을 간소화하고 가독성을 높일 수 있다.
10. 데이터 정제는 단순한 정리 작업이 아니라 분석의 신뢰성을 결정하는 핵심 요소이다.
11. 데이터 정제 과정이 미흡하면 분석 결과가 왜곡될 위험이 있다.
12. 데이터 정제는 데이터의 질을 향상시키고 오류를 최소화하는 역할을 한다.
13. 결측값 처리는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다르게 적용될 수 있다.
14. 중복 데이터는 시스템 오류나 반복 입력으로 발생할 수 있다.
15. 이상값 탐지를 위해 박스플롯, Z-점수, IQR 등의 방법을 사용할 수 있다.
16. 결측값을 예측 모델을 사용해 보완하는 방법도 있다.
17. 데이터 정제는 머신러닝 모델의 성능에도 영향을 미친다.
18. 실무에서는 데이터 정제 자동화 도구를 활용할 수도 있다.
19. 데이터 정제는 분석 과정의 첫 단계이지만, 지속적인 관리가 필요하다.
20. 철저한 데이터 정제를 통해 보다 정확한 분석 결과를 도출할 수 있다.

 

 

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데이터 분석에서 결측값(Missing Values)은 흔히 발생하는 문제로, 이를 적절하게 처리하지 않으면 분석의 신뢰성이 떨어질 수 있다. 결측값은 여러 가지 이유로 발생할 수 있으며, 데이터 입력 실수, 센서 오류, 설문조사의 미응답 등 다양한 원인이 있다. 따라서 데이터 정제 과정에서 결측값을 어떻게 처리할 것인지에 대한 전략이 필요하다.

 

결측값의 종류

 

결측값을 처리하기 전에 먼저 결측값의 종류를 이해하는 것이 중요하다. 결측값은 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있다.

 

1. MCAR(Missing Completely at Random): 결측값이 완전히 무작위로 발생하는 경우로, 특정 변수나 데이터 구조와 관련이 없다.
2. MAR(Missing at Random): 특정 변수와 관련된 결측값으로, 데이터셋 내의 다른 변수에 의해 결측이 발생하는 경우이다.
3. MNAR(Missing Not at Random): 결측값이 특정 요인과 직접적으로 관련이 있는 경우로, 예를 들어 소득이 높은 사람들이 소득 정보를 기입하지 않는 경우를 들 수 있다.

 

결측값 처리 방법

 

결측값을 처리하는 방법은 여러 가지가 있으며, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다.

 

1. 결측값 삭제

 

가장 단순한 방법은 결측값이 포함된 데이터를 삭제하는 것이다. 하지만 이 방법은 데이터 손실을 초래할 수 있으므로 신중하게 적용해야 한다.

 

 

• 행 삭제(Row Deletion): 결측값이 포함된 행 전체를 제거하는 방법이다. 결측값이 일부 데이터에만 존재하고, 데이터가 충분할 때 유용하다.
• 열 삭제(Column Deletion): 특정 변수가 결측값이 많을 경우 해당 변수를 제거하는 방법이다.

 

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('data.csv')

# 결측값 있는 행 삭제
df_cleaned = df.dropna()

# 결측값 비율이 높은 열 삭제 (50% 이상)
df_cleaned = df.dropna(axis=1, thresh=int(len(df) * 0.5))

 

2. 결측값 대체(Imputation)

 

데이터 손실을 최소화하기 위해 결측값을 다른 값으로 대체하는 방법이다.

 

• 평균값 대체: 해당 열의 평균값으로 결측값을 채운다.
• 중앙값 대체: 이상값의 영향을 줄이기 위해 중앙값으로 대체한다.
• 최빈값 대체: 범주형 데이터의 경우 가장 많이 등장하는 값으로 대체한다.

 

# 평균값 대체
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)

# 중앙값 대체
df['column_name'].fillna(df['column_name'].median(), inplace=True)

# 최빈값 대체
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mode()[0], inplace=True)

 

3. 예측 모델을 활용한 결측값 대체

 

머신러닝 알고리즘을 사용하여 결측값을 예측하고 대체하는 방법이다.

 

• KNN(K-Nearest Neighbors) Imputation: 유사한 데이터를 참조하여 결측값을 채운다.
• MICE(Multivariate Imputation by Chained Equations): 여러 변수를 고려하여 결측값을 예측하는 방법이다.

 

from sklearn.impute import KNNImputer

# KNN을 사용한 결측값 대체
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
df_imputed = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)

 

4. 추론 기반 결측값 처리

 

특정 패턴을 이용하여 결측값을 대체하는 방법이다. 예를 들어, 고객의 연령대에 따라 평균 소득을 다르게 적용하는 방식이다.

 

# 특정 조건에 따른 결측값 대체
df.loc[df['age'] < 30, 'income'] = df[df['age'] < 30]['income'].mean()
df.loc[df['age'] >= 30, 'income'] = df[df['age'] >= 30]['income'].mean()

 

결측값 처리 방법 선택 기준

 

결측값 처리 방법을 선택할 때 고려해야 할 요소는 다음과 같다.

 

1. 결측값의 비율: 데이터셋에서 결측값이 차지하는 비율이 낮다면 삭제하는 것이 효과적일 수 있다.
2. 데이터의 중요성: 특정 변수의 결측값이 분석 결과에 큰 영향을 미친다면 보다 정교한 대체 방법이 필요하다.
3. 데이터 분포: 데이터의 분포를 고려하여 평균, 중앙값, 또는 머신러닝 방법 중 적절한 대체 방식을 선택해야 한다.

 

 

결론

 

결측값 처리는 데이터 분석의 필수적인 단계이며, 적절한 방법을 선택하는 것이 중요하다. 단순 삭제부터 머신러닝을 이용한 예측까지 다양한 방법이 존재하며, 데이터의 특성과 분석 목적에 맞게 최적의 방법을 적용하는 것이 바람직하다. 결측값 처리를 올바르게 수행하면 데이터의 질을 향상시키고, 보다 정확한 분석 결과를 도출할 수 있다.