데이터 과학 및 분석

1.데이터 분석 프로세스 1) 문제 정의 데이터 과학 프로젝트를 시작할 때, 먼저 해결하려는 비즈니스 문제를 정의해야 합니다. 문제를 명확히 이해하면 이를 해결할 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 2) 데이터 수집 데이터를 수집하는 것은 데이터 과학에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다.

데이터를 수집할 때는 데이터 소스, 수집 방법, 데이터 포맷 등을 고려해야 합니다. 3) 데이터 전처리 수집한 데이터는 일반적으로 불완전하거나 오류가 있을 수 있으며, 데이터를 분석하기 전에 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 전처리 과정은 데이터 클리닝, 결측값 처리, 이상치 처리 등을 포함합니다. 4) 데이터 탐색 전처리가 완료되면 데이터를 탐색하여 패턴이나 관계성을 찾아야 합니다.

이를 통해 문제 해결에 필요한 인사.....