Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 스타터스부트캠프
- BERT
- 데이터도서
- 특성중요도
- 스타터스
- 사이드프로젝트
- AARRR
- SLASH22
- 임베딩
- SQL
- AWS builders
- 그로스해킹
- NLP
- 유데미부트캠프
- 알고리즘
- 취업부트캠프
- 부트캠프후기
- sql정리
- 유데미코리아
- 그래프
- 서비스기획부트캠프
- 딥러닝
- MatchSum
- NLU
- 취업부트캠프 5기
- 추천시스템
- pytorch
- 서비스기획
- 유데미큐레이션
- 토스
Archives
- Today
- Total
목록데이터기초 (1)
다시 이음
EDA의 여러가지 방법
EDA( Exploratory Data Analysis ) 탐색적 데이터 분석 안녕하세요. 오늘은 지금까지 활용해왔던 EDA 전처리 방법에 대해서 알아보려고 합니다. 간단히 EDA의 정의부터 알아볼게요. EDA란? 수집한 데이터가 들어왔을 때, 이를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하는 과정입니다. 한마디로 데이터를 분석하기 전에 그래프나 통계적인 방법으로 자료를 직관적으로 바라보는 과정입니다. EDA 과정 여기서 말하는 과정이란 개인별로 혹은 데이터별로 편차가 있습니다. 저의 경우 제가 활용해보거나 확인해본 것을 정리해본 것으로 이것이 무조건 정답이 아닙니다. 1) 기초 정보 확인하기 - 데이터의 행,열의 개수 및 각 열의 데이터형태 파악 df.info() -데이터의 열의 이름 확인하기 # 컬럼명 확인 d..
AI 일별 공부 정리
2021. 8. 23. 22:43