데이터셋 구축
데이터셋 구축
개요
데이터셋 구축(Data Set Construction)은 데이터 과학 프로젝트의 첫 번째이자 가장 중요한 단계 중 하나로, 분석, 모델링, 머신러닝 등의 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터를 체계적으로 수집, 정제, 통합하고 구조화하는 과정을 의미합니다. 고품질 데이터셋은 정확한 인사이트 도출과 신뢰할 수 있는 예측 모델 개발의 기반이 되며, 데이터의 품질이 결과의 성패를 좌우할 수 있습니다. 이 문서에서는 데이터셋 구축의 주요 절차, 고려 사항, 도구 및 실무 팁을 다룹니다.
데이터셋 구축의 주요 단계
1. 목적 정의 및 요구사항 분석
데이터셋 구축의 첫 단계는 프로젝트의 목적을 명확히 정의하는 것입니다. 예를 들어, 고객 이탈 예측 모델을 개발하는 경우, 이탈 여부를 결정하는 데 영향을 미치는 변수(예: 사용 빈도, 고객 서비스 문의 횟수 등)를 식별해야 합니다. 목적에 따라 필요한 데이터의 유형, 범위, 정확도가 달라지므로, 도메인 전문가와의 협의를 통해 요구사항을 구체화하는 것이 중요합니다.
2. 데이터 소스 탐색
데이터는 다양한 소스에서 수집할 수 있습니다. 주요 데이터 소스는 다음과 같습니다:
- 내부 데이터: 기업 내부 시스템(ERP, CRM, 로그 파일 등)에서 생성되는 데이터
- 외부 데이터: 공공 데이터 포털(예: 통계청, 공공데이터.kr), 오픈 데이터, API를 통해 제공되는 제3자 데이터
- 웹 스크래핑: 웹사이트에서 구조화 또는 비구조화된 정보를 추출
- 센서 데이터: IoT 장치, 모바일 앱, 웨어러블 기기 등에서 수집되는 실시간 데이터
각 소스는 접근성, 품질, 업데이트 주기, 법적 규제(예: 개인정보보호법) 등을 고려하여 선택해야 합니다.
3. 데이터 수집
수집 방식은 데이터 소스에 따라 달라집니다.
- API 활용: RESTful API나 GraphQL을 통해 실시간 데이터를 가져옴
- 데이터베이스 쿼리: SQL을 사용하여 관계형 데이터베이스에서 데이터 추출
- 파일 수집: CSV, JSON, Excel 등의 파일 형식으로 저장된 데이터를 수집
- 자동화 도구: Python의
requests,BeautifulSoup,Scrapy등을 사용한 웹 스크래핑
수집 과정에서는 데이터의 일관성과 완전성을 유지하기 위해 정기적인 업데이트 및 오류 처리 로직이 필요합니다.
4. 데이터 정제 (Data Cleaning)
수집된 데이터는 일반적으로 결측치, 중복, 이상치, 형식 오류 등의 문제가 존재합니다. 데이터 정제는 다음과 같은 작업을 포함합니다:
- 결측치 처리: 평균/중앙값 대체, 삭제, 혹은 머신러닝 기반 예측 대체
- 중복 제거: 동일한 레코드 제거
- 형식 표준화: 날짜 형식 통일, 문자열 정규화(예: 대소문자 통일)
- 이상치 탐지 및 처리: IQR, Z-score 등을 활용한 이상치 식별 및 조정 또는 제거
5. 데이터 통합 및 변환
여러 소스에서 수집된 데이터를 하나의 일관된 형식으로 통합합니다. 이 과정에서는 다음과 같은 작업이 포함됩니다:
- 스키마 매핑: 서로 다른 데이터 구조를 통합 스키마에 맞게 조정
- 피처 엔지니어링: 새로운 변수 생성(예: 나이 그룹화, 주문 빈도 계산)
- 정규화 및 스케일링: 수치형 데이터의 범위를 일정하게 조정
이 단계는 데이터의 의미를 명확히 하고, 모델 학습에 적합한 형태로 가공하는 데 핵심적입니다.
6. 데이터 저장 및 관리
구축된 데이터셋은 안전하고 효율적으로 저장되어야 합니다. 주요 저장 방식은 다음과 같습니다:
- 관계형 데이터베이스: MySQL, PostgreSQL 등 구조화된 데이터 저장
- NoSQL 데이터베이스: MongoDB, Cassandra 등 비구조화/반구조화 데이터
- 데이터 레이크: 원시 데이터를 그대로 저장하는 저장소 (예: Amazon S3)
- 데이터 웨어하우스: 분석용으로 정제된 데이터 저장 (예: Snowflake, BigQuery)
데이터셋 구축 시 고려 사항
- 데이터 품질 보장
정확성, 완전성, 일관성, 적시성 등의 품질 기준을 정의하고, 정기적인 품질 검사를 수행해야 합니다.
- 개인정보 보호 및 윤리
개인정보(PII)를 포함하는 데이터의 경우, 가명화, 익명화, 또는 데이터 마스킹을 통해 개인정보를 보호하고, GDPR, PIPA 등의 법적 규제를 준수해야 합니다.
- 메타데이터 관리
데이터의 출처, 수집 일시, 필드 설명, 변경 이력 등을 기록하는 메타데이터 관리는 데이터셋의 재사용성과 투명성을 높입니다.
활용 도구 예시
| 도구 | 용도 |
|---|---|
| Python (Pandas, NumPy | 데이터 정제 및 변환 |
| SQL | 데이터 추출 및 쿼리 |
| Apache Airflow | 데이터 파이프라인 자동화 |
| OpenRefine | 대규모 데이터 정제 GUI 도구 |
| Talend, Informatica | ETL(추출-변환-적재) 도구 |
참고 자료
- 공공데이터 포털 - 국내 공공 데이터 제공
- McKinsey & Company, "The age of analytics: Competing in a data-driven world"
- Python for Data Analysis, Wes McKinney (O'Reilly)
데이터셋 구축은 단순한 데이터 수집을 넘어서, 과학적이고 체계적인 프로세스를 요구합니다. 성공적인 데이터 과학 프로젝트는 고품질의 데이터셋에서 시작되며, 이 과정에 투자된 시간과 노력은 결국 결과의 신뢰성과 실용성으로 돌아옵니다.
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