머신러닝(Machine Learning) 전반전 - 탐색적 데이터 분석(EDA) 실습

머신러닝 전반전 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 파악 → 데이터 전처리: 결측치, 이상치 수정 → 데이터 인코딩: 데이터 변환 → 데이터 스케일링: 데이터 정규화 서론 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)는 데이터 분석의 첫 걸음으로, 복잡한 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 되는 방법입니다. 이 방법은 데이터의 주요 특성, 패턴, 예외, 그리고 변수 간의 관계를 밝혀내는 데 중점을 둡니다. 이 과정은 시각화, 통계적 테스트, 그리고 기술 통계량(평균, 중앙값, 표준편차 등)을 통해 이루어집니다. EDA의 주요 목표는 데이터를 '탐색'하는 것입니다. 이는 데이터의 구조와 패턴을 이해하고, 이상치나 에러를 식별하며, 가설을 수립하고, 데이터 분석의 방향을 결정하..