탐색적 데이터 분석(EDA)

EDA(탐색적 데이터 분석)란?

EDA는 데이터를 본격적으로 모델링하거나 분석하기 전에 데이터의 특성과 패턴을 이해하고, 이상치나 문제를 발견하는 과정입니다.

EDA 목적

• 데이터의 분포 파악

• 결측치(Missing Value) 확인

• 이상치(Outlier) 탐색

• 변수 간 관계 분석

• 데이터 품질 점검

• 모델링을 위한 전처리 방향 결정

EDA의 중요성

예를 들어 고객 데이터를 분석한다고 가정하면 EDA를 통해 다음과 같은 사실을 발견할 수 있습니다.

• 나이(Age)가 비정상적으로 300인 데이터 존재 → 이상치 제거 필요

• 소득(Salary)에 결측치가 많음 → 대체 또는 제거 필요

• 구매금액과 소득이 높은 상관관계를 보임 → 중요한 변수일 가능성