강의
R로 데이터 정리하기
중급기술 수준
업데이트됨 2024. 8.
RData Preparation4시간13 동영상44 연습 문제3,700 XP61,199성취 증명서
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R에서 중복 제거 등 흔한 데이터 문제 해결하기
데이터 과학자는 시간의 80%를 데이터 정리와 조작에, 20%만 분석에 쓴다는 말이 있죠. 정리는 필수입니다. 지저분한 데이터를 분석하면 잘못된 결론에 이를 수 있기 때문이에요.이 강의에서는 R을 사용해 지저분한 데이터를 정리하는 다양한 기법을 배웁니다. 데이터 타입을 변환하고, 값의 범위를 제한하며, 완전/부분 중복을 처리해 이중 집계를 방지하는 것부터 시작해요.
더 어려운 데이터 문제에 도전하기
흔한 문제를 다뤄 본 뒤에는 단위 일관성 보장, 결측치 처리와 같은 고급 과제에 도전합니다. 각 개념을 배운 뒤에는 실습을 통해 바로 적용해 보며 이해를 확실히 다질 수 있어요.데이터 정리에서 Record Linkage 활용하기
Record Linkage는 오탈자나 철자 차이가 있어도 데이터셋을 병합할 때 사용하는 기법입니다. 마지막 장에서는 이 유용한 방법을 살펴보고, 두 개의 음식점 리뷰 데이터셋을 하나로 결합하는 실습으로 적용해 봅니다.선수 조건
Joining Data with dplyr1
흔한 데이터 문제
이 장에서는 가장 흔한 지저분한 데이터 문제를 해결하는 방법을 배웁니다. 데이터 타입을 변환하고, 미래 시점의 값을 제거하기 위해 범위 제한을 적용하며, 중복된 데이터를 제거해 이중 집계를 피할 거예요.
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범주형과 텍스트 데이터
범주형과 텍스트 데이터는 비정형이라는 특성 때문에 데이터셋에서 가장 지저분한 부분이 되곤 합니다. 이 장에서는 범주 라벨의 공백과 대소문자 불일치를 고치고, 여러 범주를 하나로 통합하며, 문자열 형식을 일관되게 재구성하는 방법을 배웁니다.
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고급 데이터 문제
이 장에서는 파운드 대신 킬로그램으로 무게를 통일하는 것처럼 더 고급의 데이터 정리 문제를 다룹니다. 또한 값이 올바르게 입력되었는지 검증하고, 결측치가 분석에 부정적 영향을 주지 않도록 하는 데 필요한 핵심 기술을 익힐 수 있어요.
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Record Linkage
Record linkage는 값에 오탈자나 철자 차이가 있을 때 여러 데이터셋을 하나로 병합하는 강력한 기법입니다. 이 장에서는 문자열 간 유사도를 계산해 레코드를 연결하는 방법을 배우고, 이를 활용해 두 개의 음식점 리뷰 데이터셋을 하나의 깔끔한 마스터 데이터셋으로 결합합니다.
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