# 박스플롯 개요 **박스플**(Box Plot), 또는 **상자염 그림**(Box-and-Whisker Plot)은의 분포를 시각적으로 표현 통계 그래프의 일종으로 데이터의 중심 경향, 산포도, 왜도, 이상치(Outlier) 등을 한눈에 파악할 있게 해준다. 주로 **데이터 분석**(Data Analysis) 과정에서 데이터의 분포 특성을 탐색하고,...

# 박스플롯 ## 개요 **박스플**(Box Plot), 또는 **상 수염 그림**(Box-and-isker Plot) 데이터의 분포와 산포도를 시각적으로 표현하는 통 그래프이다. 주로 연속형 데이터 중심 경향, 산포, 왜도, 이상치(outlier) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 설계되어 있으며, 특히 여러 그룹 간의 분포를 비교할 때 매우 유용하다. ...

# 상자 수염 그림 ## 개요 **상자 수염 그림**(box-whisker plot, 줄여서박스플롯**, box plot)은 통계학에서 데이터의포를 시각적으로 요약하기 널리 사용되는프 유형입니다. 그래프는 데이터 중심 경향,포도, 왜도, 이상치(outlier) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 도와주며, 특히 여러 집단 간의 분포를 비교할 때 매우 유용합니...

# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 프로젝에서 분석 또는 기계 학습 모델을 구축하기 전에 원시 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관되지 않으며, 중되거나 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용 경우 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터 전...

# 데이터 정제 ##요 데이터 정제(Data Cleaning는 데이터 과학 프로세스의 핵 단계 중 하나로,된 원시 데이터 data)에서 오류 중복, 불일치, 결측치, 이상치 등을 식별하고 수정하거나 제거하여 분석에 적합한 고품질의 데이터셋을 만드는 과정을 말합니다. 데이터 정제는 데이터 분석, 기계 학습, 비즈니스 인텔리전스 등의 후속 작업의 정확성과 ...

# 연속형 ## 개요 **연속형**(Continuous type은 데이터과학에서의 측정 방식과 값의 성격에 따라 분류하는 데이터 유형 중 하나로, 특정 구간 내에서 무한히 많은 값을 가질 수 있는 수치 데이터를 의미합니다. 연속형 데이터는 이산형 데이터와 대조되며, 주로 물리적 측정값(예: 길이, 무게, 온도, 시간 등)에서 나타납니다. 이 데이터 유형...

# 목표 변수 ## 개 **목표 변수**(Target Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 예측하거나 설명하려는 주요 변수를 의미합니다. 이는 종속 변수(Depend Variable), 응답 변수(Response Variable), 또는 출력 변수(Output Variable)라고도 불리며, 모델 학습의 중심이 되는 요소입니다. ...

# 기계 학습 전처리 기계 학습 전처리(Machine Learning Preprocessing)는 원시 데이터를 기계 학습 모이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하고 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 모델의 성능은 학습 알고리즘뿐 아니라 데이터의 질에 크게 의존하므로, 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힙니다. 이 문서에서는...

# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트에서 가장 중요한 초기 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)를 분석이나 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관성이 없으며, 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용하기에는 적합하지 않습니...

# 수치적 데이터 포인트 ## 개요/소개 수치적 데이터 포인트(Numerical Data Points)는 **양적 정보**를 나타내는 데이터의 기본 단위로, 수학적 또는 통계적 분석에 활용됩니다. 이들은 숫자 형태로 표현되어 데이터의 정량적 특성을 반영하며, 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 온도 측정값(25°C), 매출액(100만 ...