데이터 분석 순서

 

데이터 분석 순서

 

1. 문제 정의

목적과 구성을 고려하여 특성을 파악한다.

2. 데이터 수집

분석에 필요한 데이터를 확보한다.

3. 데이터 전처리

결측값과 이상치를 수정/보완 하고 데이터 구조나 특성을 변경한다.

- Feature Engineering

기존의 변수를 사용해 데이터에 정보를 추가하는 일련의 과정이다.

새로운 변수나 관측치를 추가하지 않고도 기존의 데이터를 유용하게 만든다.

4. 모델 선택 및 학습

기술통계량 등으로 데이터를 파악하고 분석한다.

5. 검증 및 평가하기

모델의 정확성과 적합도등을 평가한다. 

6. 해석 및 활용

가설을 검정하고 의미있는 최종결과를 도출한다.

 

 

---

🔍 블로그 https://parkmj236.tistory.com

🔍 Notion 이력서 https://parkmj236.notion.site/Park-Minji-e4fa8aa44b8c48b582a9082515dbc15e

🔍 Github https://github.com/Park-New-project/Projects

---

참고