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zz.데이터 탐색 방법

데이터 탐색 방법론​

데이터 탐색은 다양한 접근 방법과 기법을 통해 수행할 수 있습니다. 다음은 주요한 데이터 탐색 방법들을 체계적으로 정리한 것입니다.

1. 기본적인 데이터 탐색 방법​

1.1 데이터 구조 파악​

  • 데이터 크기 확인: 행과 열의 개수, 전체 데이터 크기
  • 변수 타입 확인: 수치형, 범주형, 날짜형 등 데이터 타입 파악
  • 변수명 검토: 컬럼명의 의미와 명명 규칙 확인
  • 데이터 스키마 분석: 테이블 구조와 관계 파악

1.2 데이터 품질 검사​

  • 결측치 분석: 누락된 데이터의 패턴과 비율 확인
  • 중복 데이터 확인: 동일한 레코드의 존재 여부 검사
  • 데이터 일관성 검사: 형식과 규칙의 일관성 확인
  • 이상치 탐지: 극값이나 비정상적인 값 식별

2. 통계적 탐색 방법​

2.1 기술통계량 분석​

  • 중심경향성 측정: 평균, 중앙값, 최빈값
  • 산포도 측정: 분산, 표준편차, 범위, 사분위수
  • 분포 형태 측정: 왜도(skewness), 첨도(kurtosis)
  • 백분위수 분석: 25%, 50%, 75%, 95% 등

2.2 분포 분석​

  • 히스토그램 분석: 데이터의 분포 형태 확인
  • 정규성 검정: 정규분포 여부 확인
  • 분포 적합도 검정: 특정 분포에 대한 적합성 검사
  • 확률밀도함수 추정: 커널 밀도 추정 등

2.3 상관관계 분석​

  • 피어슨 상관계수: 선형 상관관계 측정
  • 스피어만 상관계수: 순위 기반 상관관계 측정
  • 켄달 타우: 순서 상관관계 측정
  • 상관행렬 분석: 다변수 간 상관관계 매트릭스

3. 시각적 탐색 방법​

3.1 단변수 시각화​

  • 히스토그램: 연속형 변수의 분포 확인
  • 박스플롯: 사분위수와 이상치 확인
  • 바이올린 플롯: 분포의 밀도와 형태 확인
  • 막대그래프: 범주형 변수의 빈도 확인
  • 파이차트: 범주별 비율 확인

3.2 이변수 시각화​

  • 산점도: 두 연속형 변수 간 관계 확인
  • 선그래프: 시간에 따른 변화 추이 확인
  • 히트맵: 상관관계나 교차표 시각화
  • 그룹별 박스플롯: 범주별 연속형 변수 비교
  • 조건부 히스토그램: 조건에 따른 분포 비교

3.3 다변수 시각화​

  • 산점도 매트릭스: 여러 변수 간 관계 한눈에 확인
  • 평행좌표 플롯: 다차원 데이터의 패턴 확인
  • 주성분 분석 플롯: 차원 축소를 통한 시각화
  • t-SNE/UMAP: 고차원 데이터의 2D/3D 시각화

4. 그룹별 탐색 방법​

4.1 범주별 분석​

  • 그룹별 통계량: 범주별 평균, 중앙값, 분산 비교
  • 교차분석: 두 범주형 변수 간 관계 분석
  • 카이제곱 검정: 범주형 변수 간 독립성 검정
  • 분산분석(ANOVA): 그룹 간 평균 차이 검정

4.2 시간별 분석​

  • 시계열 분해: 추세, 계절성, 잔차 분석
  • 이동평균: 단기 변동 제거를 통한 추세 확인
  • 자기상관 분석: 시간 지연에 따른 상관관계
  • 주기성 분석: 주기적 패턴 탐지

5. 고급 탐색 방법​

5.1 차원 축소 기법​

  • 주성분 분석(PCA): 주요 성분을 통한 차원 축소
  • 요인분석: 잠재 요인 탐색
  • 독립성분 분석(ICA): 독립적인 성분 분리
  • 다차원 척도법(MDS): 거리 기반 차원 축소

5.2 클러스터링 탐색​

  • K-means 클러스터링: 유사한 그룹 탐색
  • 계층적 클러스터링: 계층 구조 기반 그룹화
  • DBSCAN: 밀도 기반 클러스터링
  • 가우시안 혼합 모델: 확률적 클러스터링

5.3 이상치 탐지​

  • 통계적 방법: Z-score, IQR 기반 이상치 탐지
  • 머신러닝 방법: Isolation Forest, One-Class SVM
  • 시각적 방법: 박스플롯, 산점도를 통한 이상치 확인
  • 다변수 이상치: 마할라노비스 거리 등

6. 도메인별 특화 탐색​

6.1 텍스트 데이터 탐색​

  • 단어 빈도 분석: 가장 자주 사용되는 단어 확인
  • 워드클라우드: 단어 빈도의 시각적 표현
  • 감정 분석: 텍스트의 감정 극성 분석
  • 토픽 모델링: 주제별 문서 분류

6.2 이미지 데이터 탐색​

  • 픽셀 분포 분석: 색상과 밝기 분포 확인
  • 히스토그램 분석: RGB 채널별 분포
  • 특징 추출: 엣지, 텍스처 등 시각적 특징
  • 차원 축소: PCA를 통한 이미지 압축

6.3 네트워크 데이터 탐색​

  • 네트워크 구조 분석: 노드와 엣지의 특성
  • 중심성 분석: 중요한 노드 식별
  • 커뮤니티 탐지: 밀접한 그룹 발견
  • 경로 분석: 최단 경로와 연결성

7. 자동화된 탐색 방법​

7.1 자동 EDA 도구​

  • Pandas Profiling: 자동화된 데이터 프로파일링
  • Sweetviz: 비교 분석 중심의 EDA
  • AutoViz: 자동 시각화 생성
  • DataPrep: 빠른 데이터 탐색

7.2 AI 기반 탐색​

  • 패턴 자동 탐지: 머신러닝을 통한 패턴 발견
  • 이상 패턴 탐지: AI 기반 이상치 탐지
  • 자동 인사이트 생성: 자연어로 인사이트 요약
  • 추천 분석: 다음 분석 단계 추천

8. 탐색 결과 검증 방법​

8.1 교차 검증​

  • 다른 데이터셋과 비교: 유사한 데이터셋과의 비교 분석
  • 시간별 일관성: 다른 시점 데이터와의 일관성 확인
  • 외부 소스 검증: 외부 데이터나 연구 결과와 비교

8.2 통계적 검증​

  • 가설 검정: 발견한 패턴의 통계적 유의성 검증
  • 신뢰구간: 추정값의 불확실성 측정
  • 부트스트래핑: 표본 분포를 통한 검증

이러한 다양한 탐색 방법들을 데이터의 특성과 분석 목적에 맞게 조합하여 사용하면, 데이터에 숨겨진 패턴과 인사이트를 효과적으로 발견할 수 있습니다.