EDA(탐색적 데이터 분석) 훈련 방법

EDA를 효과적으로 훈련하기 위한 단계

1. 데이터 이해 및 준비
•데이터의 구조 파악: `head()`, `tail()`, `info()`, `describe()` 등을 사용해 데이터의 기본 정보를 확인합니다.
•결측치 및 이상치 확인: 결측값(`isnull()`), 이상치(박스플롯 등)를 찾아내고 처리합니다.
•데이터 타입 확인 및 변환: 각 열의 데이터 유형을 확인하고 필요 시 변환합니다.

2. 기초 통계 분석
•평균, 중앙값, 표준편차 등 주요 통계값을 계산하여 데이터 분포를 이해합니다.
•속성 간 상관관계 분석: `corr()` 함수와 히트맵(Heatmap)을 사용해 변수 간 관계를 시각화합니다.

3. 시각화를 통한 탐색
•히스토그램, 박스플롯, 산점도 등을 활용해 데이터를 다양한 각도에서 시각화합니다.
•Seaborn, Matplotlib, Plotly 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 직관적으로 표현합니다.

4. 패턴 및 가설 발견
•데이터를 탐색하며 흥미로운 패턴을 발견하고 이를 바탕으로 가설을 세웁니다.
•반복적인 탐색 과정을 통해 가설을 수정하거나 새로운 질문을 도출합니다.

5. 실습 프로젝트
•Kaggle, Dacon 등에서 제공하는 데이터셋으로 실습하며 실제 데이터를 다룹니다.
•예제: Pokemon 데이터셋 EDA.
추천 링크
1.EDA 개념 및 과정: EDA 개념 정리 (Tistory).
2.실습 예제: Kaggle Pokemon 데이터셋.
3.Python EDA 코드: Velog EDA 실습.
위 자료와 실습을 병행하면 EDA 역량을 효과적으로 향상시킬 수 있다.