데이터 준비란 무엇인가?

원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스, 분석 및 머신러닝 애플리케이션에서 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 정렬, 정리 및 구조화하는 작업을 데이터 준비라고 합니다.

데이터는 다양한 형식으로 제공되지만, 이 튜토리얼에서는 가장 일반적인 두 가지 유형인 텍스트 데이터와 수치 데이터에 집중하겠습니다.

텍스트 데이터 준비는 문법적 및 문맥별 텍스트 오류를 제거하여 방대한 텍스트 아카이브를 표 형태로 정리하고 관련 인사이트를 추출할 수 있게 합니다.

수치 데이터의 표준화는 일반적인 관행입니다. 고객 데이터가 퍼센트(55%, 80%)와 소수(.55, .80) 두 가지 형식으로 입력된다면, 유능한 수학자처럼 스마트한 데이터 준비 도구는 이 숫자들이 같은 것을 표현한다는 것을 인식하고 하나의 형식으로 표준화합니다.

문장과 그것을 구성하는 단어는 언어, 맥락, 형식에 따라 변하기 때문에 텍스트는 노이즈가 많은 경향이 있습니다(이메일 vs 채팅 로그 vs 온라인 리뷰). 따라서 반복 용어를 제거하고 의미를 표준화함으로써 텍스트 데이터를 '정리'하는 것이 도움이 됩니다.

대부분의 머신러닝 알고리즘은 데이터가 특정 방식으로 구조화되어야 하므로, 데이터셋은 항상 가치 있는 인사이트를 제공하기 전에 일부 전처리가 필요합니다. 일부 데이터셋에는 누락되거나 잘못되었거나 알고리즘이 처리하기 어려운 값이 포함되어 있습니다. 알고리즘은 누락된 데이터를 사용할 수 없습니다. 데이터가 올바르지 않으면 알고리즘은 덜 정확하거나 심지어 잘못된 결과를 제공합니다. 일부 데이터셋은 상대적으로 깔끔하지만 형태 변환이 필요하고(예: 집계 또는 회전), 다른 데이터셋은 의미 있는 비즈니스 맥락이 부족하여(예: 명확하지 않은 ID 값) 특성 강화가 필요합니다. 좋은 데이터 준비를 통해 깨끗하고 잘 정리된 데이터가 생성되어 더 실용적이고 정확한 모델 출력으로 이어집니다.

데이터 준비 단계

데이터를 준비할 때 고려해야 할 다섯 가지 단계가 있습니다.

1. 데이터 수집

올바른 데이터를 찾는 것이 데이터 준비 프로세스의 첫 번째 단계입니다. 기존 데이터 카탈로그에서 가져오거나 즉석에서 추가할 수 있습니다.

2. 데이터 평가 및 발견

무엇을 다루고 있는지 알아야만 데이터 준비 기술을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 검색 도구에 대한 지출은 표준 IT 솔루션에 대한 투자보다 빠르게 증가하여 최우선 지출 사안이 되었습니다. 데이터를 발견한다는 것은 단순히 데이터를 더 잘 이해하는 것을 의미합니다. '내 데이터에서 무엇을 얻고 배울 수 있는가?'와 '어떻게 수집하고 있는가?'가 관련 질문의 예입니다. 올바른 데이터 수집 방법을 사용하고 있는지 확인하는 것이 성공적인 데이터 분석을 위해 매우 중요합니다.

3. 데이터 정리 및 검증

이것이 데이터 준비의 가장 중요한 단계입니다. 사용하려는 데이터는 직접적이고 오류가 없어야 Klassifier가 최상의 결과를 제공하고 더 높은 성공률로 쿼리를 해결할 수 있습니다.

이는 데이터를 표준화하는 것을 포함하며, 형식을 이해할 수 있도록 하고, 불필요한 정보를 제거하며, 비어있는 부분을 채우는 작업을 수반합니다. 데이터 준비 소프트웨어가 여기서 유용하게 활용되는데, 비효율성을 발견하고 잘못된 형식을 수정할 수 있습니다.

4. 데이터 보강

여기서 데이터 준비에 사용하는 방법이 가장 중요합니다. 이제 발견 단계에서 도달한 더 명확하게 정의된 목표를 기반으로 부족한 부분을 추가하여 데이터를 보강(즉, 향상)할 수 있습니다.

데이터를 변환한다는 것은 특정 결과를 달성하거나 더 넓은 대중에게 데이터를 이해하기 쉽게 만들기 위해 형식이나 값 입력을 변경하는 것입니다. 더 깊은 통찰력을 제공하기 위해 관련 정보와 데이터를 추가하고 연결하는 것을 데이터 보강이라고 합니다.

수동 학습 기능을 사용하면 원하는 때 입력을 추가하고, 더 많은 정보 데이터를 분류 프로세스에 연결해야 할 필요가 있을 때마다 Klassifier 봇을 학습시킬 수 있습니다.

5. 데이터 저장

이제 깨끗하고 유용한 데이터를 저장할 시간입니다. 향후 분석을 위해 필요에 따라 데이터 준비 매개변수를 조정할 수 있도록 미래 지향적인 클라우드 기반 스토리지 솔루션을 선택하는 것을 권장합니다.

특정 데이터에서 원하는 결과를 얻기 위한 데이터 준비는 번거로울 수 있지만, 올바른 도구를 사용하면 전체 프로세스를 데이터 과학자를 위한 쉬운 작업으로 줄일 수 있습니다. 데이터 준비에 최고의 도구를 선택하는 것은 매우 중요하며, 데이터에서 최선을 이끌어 내기 위해 올바른 분류기를 선택하는 것도 중요합니다. 따라서 데이터 준비를 마친 후 Klassifier로 분류를 수행하시기를 권장합니다.

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