데이터 정제(Data Cleaning)와 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 분석 및 머신러닝 프로젝트에서 중요한 단계입니다. 두 개념이 서로 밀접하게 연관되어 있지만, 목적과 작업 범위에서 차이가 있습니다. 각 개념을 구체적으로 살펴보면 다음과 같습니다. 1. 데이터 정제 (Data Cleaning)데이터 정제는 주로 "잘못된" 데이터의 문제를 해결하는 단계입니다. 데이터셋이 누락되거나, 부정확하거나, 중복되거나, 이상값(outliers)을 포함할 때 이를 찾아 수정하거나 제거하는 과정입니다. 이는 데이터 분석이나 모델 훈련의 신뢰성을 높이는 데 매우 중요한 단계입니다.데이터 정제 작업:누락값 처리: 결측 데이터(missing data)를 제거하거나 평균, 중앙값 또는 다른 방법..
