데이터 전처리,종류,데이터 정규화 표준화

📊 데이터 전처리 종류, 데이터 분석의 시작

📋 목차

• 데이터 전처리란?
• 결측치 처리
• 이상치 처리
• 데이터 정규화와 표준화
• 범주형 데이터 처리
• faq

데이터 분석이나 머신러닝 모델을 만들기 전 가장 중요한 과정이 바로 데이터 전처리입니다. 전처리는 모델 성능에 직접적인 영향을 미치며, 잘못된 데이터는 잘못된 결과로 이어질 수 있습니다. 이 글에서는 데이터 전처리의 다양한 종류와 그 방법들을 자세히 소개합니다.

1. 데이터 전처리란?

데이터 전처리는 원시(raw) 데이터를 분석 및 모델 학습에 적합하도록 정제하고 구조화하는 전체적인 작업 과정을 말합니다. 실제로 수집된 데이터는 다양한 오류, 불완전성, 불균형, 그리고 불필요한 정보들이 혼재되어 있기 때문에, 이를 있는 그대로 분석에 사용하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다.

 

따라서 데이터를 체계적으로 전처리하지 않으면 정확한 통계 분석이나 예측 모델링이 불가능하며, 잘못된 결론을 유도할 수 있습니다.

가장 일반적인 데이터 전처리 과정에는 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 형 변환, 스케일 조정, 범주형 데이터 인코딩 등이 포함됩니다. 이 작업은 단순히 데이터를 정돈하는 것에 그치지 않고, 모델이 학습하는 데 필요한 의미 있는 입력값으로 변환하기 위한 전제 조건이기도 합니다. 이처럼 전처리는 전체 분석 파이프라인에서 초석 역할을 하며, 데이터 기반 의사결정의 질을 좌우하게 됩니다.

 

모든 전처리 과정이 통일된 방식으로 적용될 수는 없습니다. 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 서로 다른 기법과 순서를 적용해야 하며, 이 과정에서 분석자의 경험과 도메인 지식이 매우 중요하게 작용합니다. 특히 텍스트 데이터나 이미지 데이터처럼 비정형 데이터의 경우에는 더욱 복잡하고 정교한 전처리 방식이 필요합니다.

 

자동화된 전처리 도구나 프레임워크가 점점 발전하고 있지만, 아직까지는 완전한 자동화가 불가능하며, 사람이 직접 데이터를 이해하고 가공해야 하는 상황이 많습니다. 따라서 데이터 분석의 상당한 시간을 전처리에 투자해야 하며, 이는 전체 프로젝트 일정에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 전처리가 제대로 되지 않으면 이후 단계에서 모델의 성능이 급격히 저하될 수 있으므로, 이 단계를 소홀히 해서는 안 됩니다.

 

또한 전처리 단계에서는 데이터의 품질을 점검하고, 문제가 있는 데이터를 식별하여 제거하거나 수정하는 것이 필수적입니다. 이 과정에서 데이터 분포의 왜곡이나 불균형을 발견하게 되고, 이를 보완하기 위한 리샘플링 기법이나 정규화 기법이 추가적으로 적용될 수 있습니다. 데이터 전처리는 단순한 반복 작업이 아닌, 데이터의 본질을 파악하고 최적의 분석 환경을 조성하는 전략적 과정입니다.

2. 결측치 처리

결측치란 특정 변수에 대한 값이 존재하지 않거나 수집되지 않아 데이터가 비어 있는 상태를 의미하며, 데이터 분석의 신뢰도를 저하시키는 주요 원인 중 하나입니다.

 

결측치는 측정 오류, 응답 누락, 시스템 오류 등 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 이를 방치할 경우 통계 분석 및 머신러닝 모델에 부정적인 영향을 미치게 됩니다. 따라서 결측치를 체계적으로 식별하고 적절히 처리하는 것이 매우 중요합니다.

 

결측치를 처리하는 대표적인 방법에는 해당 행 또는 열을 삭제하거나, 평균값, 중앙값, 최빈값 등으로 대체하는 방법이 있습니다. 또한 보다 정교한 방법으로는 회귀모델이나 KNN 기반의 예측 기법을 통해 결측치를 추정하여 채워 넣을 수도 있습니다. 이와 같은 대체 방식은 데이터 손실을 최소화하면서 분석 정확도를 유지할 수 있는 장점이 있지만, 전제조건과 가정이 잘못되면 오히려 왜곡을 초래할 수도 있습니다.

 

결측치의 처리 방식은 데이터의 양, 결측치의 비율, 결측이 발생한 변수의 중요도에 따라 달라집니다. 예를 들어 결측치가 전체의 5% 이하로 적은 경우에는 삭제해도 무방하지만, 그 이상일 경우 대체 방법을 고려하는 것이 일반적입니다. 특히 소규모 데이터셋에서는 하나의 결측값도 전체 분석에 큰 영향을 줄 수 있으므로 더욱 신중한 판단이 필요합니다.

 

파이썬의 판다스 라이브러리에서는 isnull(), fillna(), dropna()와 같은 함수들을 활용하여 결측치를 손쉽게 탐지하고 처리할 수 있습니다. 예를 들어 df.fillna(df.mean())는 수치형 변수의 평균값으로 결측치를 대체해주는 대표적인 방식입니다. 하지만 결측치가 특정 패턴을 보이거나 특정 조건에서만 발생하는 경우에는 해당 원인을 분석하고 구조적인 문제를 해결하는 것이 우선시되어야 합니다.

 

결측치가 너무 많거나 편향된 방식으로 발생한다면, 해당 변수를 완전히 제거하는 것도 하나의 방법입니다. 하지만 이 경우에도 변수의 중요도와 연관성을 충분히 분석한 후 판단해야 하며, 무작정 제거할 경우 정보 손실로 이어질 수 있습니다. 결측치를 효과적으로 처리하면 분석의 정확성과 모델의 일반화 능력이 향상되며, 궁극적으로 데이터 기반 의사결정의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

data preprocessing

 

3. 이상치 처리

이상치란 일반적인 데이터 분포에서 벗어난 값으로, 정상적인 패턴에서 벗어난 데이터 포인트를 의미합니다. 이러한 이상치는 입력 오류, 센서 오작동, 비정상적인 상황 또는 실제로 중요한 신호일 수도 있기 때문에 무조건 제거하거나 무시하기보다는 그 의미를 먼저 파악하는 것이 중요합니다.

 

이상치는 데이터의 평균이나 분산 등 통계적 특성에 큰 영향을 줄 수 있어, 사전에 탐지하고 조치하지 않으면 분석 결과를 왜곡시킬 가능성이 큽니다.

 

이상치를 탐지하는 대표적인 통계적 기법으로는 평균에서 3표준편차를 벗어난 값을 식별하는 방식이나, 사분위수(IQR)를 기준으로 상한과 하한을 정해 범위를 벗어난 값을 탐지하는 방법이 있습니다. 특히 IQR 방식은 데이터의 분포가 정규분포가 아닌 경우에도 유용하게 사용될 수 있으며, 비교적 직관적이고 널리 사용되는 기법입니다.

 

이상치 탐지는 시각화를 통해 쉽게 확인할 수 있습니다. 박스 플롯(Box Plot)은 데이터의 중앙값, 사분위수, 최대·최소값을 기준으로 이상치를 시각적으로 명확하게 표시해줍니다. Z-score 방식은 각 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 정량적으로 표현하므로, 수치적으로 이상치를 판단하기에 용이합니다. 이처럼 다양한 시각화 기법과 통계적 지표를 함께 활용하면 이상치를 보다 정확하게 탐지할 수 있습니다.

 

이상치를 처리하는 방식도 여러 가지가 있으며, 단순히 제거하거나 평균 또는 중앙값으로 대체할 수 있습니다. 하지만 이상치가 실제로 중요한 이벤트나 특이사항을 반영한 것이라면, 별도의 변수로 분리하거나 다른 모델에서 다루는 것이 바람직합니다. 예를 들어 금융 데이터에서의 급격한 주가 변동은 단순한 이상치가 아니라 중요한 정보일 수 있기 때문에 제거해서는 안 됩니다.

 

이상치를 포함한 데이터와 제거한 데이터를 각각 모델링한 후 성능을 비교해보는 것도 좋은 방법입니다. 이를 통해 이상치가 모델에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 최적의 처리 방식을 선택할 수 있습니다. 일부 머신러닝 알고리즘은 이상치에 민감하지 않지만, 대부분의 통계적 모델이나 거리 기반 모델은 이상치로 인해 왜곡이 발생할 수 있으므로 사전 조치가 필요합니다.

 

이상치 처리는 단순한 오류 제거 작업이 아니라, 데이터의 특성을 이해하고 그에 따른 전략을 수립하는 분석의 핵심 단계입니다. 이상치가 많을 경우 데이터의 품질을 의심해봐야 하며, 경우에 따라서는 원천 시스템의 문제를 점검해야 할 수도 있습니다.

4. 데이터 정규화와 표준화

정규화와 표준화는 데이터의 스케일을 조정하여 머신러닝 모델이 보다 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는 전처리 기법입니다. 서로 다른 범위를 가진 변수들을 동일한 척도로 맞춰주어 알고리즘의 민감도를 줄이고, 성능을 높이는 데 큰 기여를 합니다. 특히 거리 기반 알고리즘에서는 변수의 스케일이 결과에 직접적인 영향을 미치므로 반드시 적용해야 하는 단계입니다.

 

정규화(Normalization)는 데이터를 0에서 1 사이의 값으로 변환하는 Min-Max Scaling 방식이 일반적입니다. 이 방법은 모든 데이터를 동일한 범위로 축소시켜주며, 주로 KNN, SVM, 신경망과 같은 알고리즘에서 효과적입니다. 그러나 정규화는 이상치의 영향을 크게 받을 수 있다는 단점이 있으므로, 이상치가 많은 데이터에는 부적합할 수 있습니다.

 

반면 표준화(Standardization)는 평균이 0이고, 표준편차가 1이 되도록 데이터를 스케일링합니다. 이는 Z-score를 기반으로 한 방식이며, 데이터의 분포가 정규분포에 가깝거나 이상치가 존재할 때에도 상대적으로 안정적인 성능을 보입니다. 선형 회귀나 로지스틱 회귀 등 선형 모델에서도 주로 표준화가 적용됩니다.

 

파이썬에서는 사이킷런의 MinMaxScaler와 StandardScaler를 통해 정규화 및 표준화를 손쉽게 적용할 수 있습니다. 또한 파이프라인을 구성하면 전처리 과정과 모델 학습을 함께 자동화할 수 있어 코드의 재사용성과 유지 관리에도 도움이 됩니다. 이처럼 정규화와 표준화는 단순히 수치를 바꾸는 작업이 아니라, 모델 성능의 균형을 맞추는 핵심 전략입니다.

 

특히 변수 간 단위가 다르거나, 하나의 변수가 지나치게 큰 값을 가질 경우 학습이 왜곡될 수 있으므로 정규화 또는 표준화를 반드시 고려해야 합니다. 모델 성능 개선뿐 아니라 학습 속도 향상, 최적화 알고리즘의 수렴 속도 개선 등 다양한 이점을 제공합니다.

5. 범주형 데이터 처리

범주형 데이터(Categorical data)는 주로 텍스트 형태로 나타나며, 수치적 연산이 불가능한 비정형 데이터입니다. 따라서 이러한 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있도록 수치형 데이터로 변환해주는 인코딩 과정이 필수적입니다.

 

범주형 데이터는 고객의 성별, 지역, 상품 유형 등 다양한 분야에서 사용되며, 잘못 처리할 경우 모델이 오작동할 가능성이 높습니다.

범주형 데이터 인코딩에는 라벨 인코딩(Label Encoding), 원-핫 인코딩(One-hot Encoding), 이진 인코딩(Binary Encoding), 해시 인코딩(Hash Encoding), 타겟 인코딩(Target Encoding) 등이 있습니다. 라벨 인코딩은 각 범주를 정수로 변환하는 방식이며, 범주 간에 순서가 있을 경우 유리합니다. 그러나 순서가 없는 범주에 라벨 인코딩을 적용하면 모델이 잘못된 관계를 학습할 수 있습니다.

 

반면 원-핫 인코딩은 각 범주를 이진 벡터로 변환하여 순서를 제거하고, 서로 독립적인 형태로 만들어줍니다. 이는 대부분의 범주형 변수 처리에 적합하지만, 범주의 수가 많을 경우 차원이 급격히 증가하는 문제점이 있습니다. 이를 차원 저감 기법과 함께 사용하거나, 빈도수가 낮은 범주는 그룹화하는 방식으로 해결할 수 있습니다.

 

사이킷런에서는 LabelEncoder, OneHotEncoder, OrdinalEncoder 등의 도구를 통해 간편하게 범주형 데이터를 처리할 수 있습니다. 특히 파이프라인 내에서 자동으로 인코딩을 적용하면 전처리의 일관성을 유지할 수 있습니다. 또한 결측치나 희귀 범주 처리까지 포함하는 인코딩 전략은 모델의 예측 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

 

고급 인코딩 기법으로는 타겟 인코딩이 있으며, 이는 각 범주의 평균 타겟값을 사용하여 인코딩합니다. 이 방식은 강력하지만, 훈련 데이터에 과적합(overfitting)될 위험이 있으므로 교차검증 기반으로 적용하는 것이 일반적입니다. 다양한 인코딩 방법을 상황에 맞게 조합하여 사용하는 것이 중요하며, 이는 단순한 기술적 전환을 넘어서 데이터의 의미를 보존하고 모델의 이해도를 높이는 과정입니다.

6. 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 데이터 전처리는 꼭 해야 하나요?

A: 네, 데이터 품질이 모델 성능을 좌우하므로 필수입니다.

 

Q: 결측치는 모두 삭제해도 되나요?

A: 데이터 손실이 크지 않다면 가능하지만, 대체 방법이 더 좋을 수 있습니다.

 

Q: 정규화와 표준화는 어떤 기준으로 선택하나요?

A: 정규화는 데이터 범위가 중요할 때, 표준화는 분포 중심일 때 사용합니다.

 

Q: 이상치는 무조건 제거해야 하나요?

A: 아닙니다. 이상치가 중요한 분석 포인트일 수도 있습니다.

 

Q: 전처리 자동화 도구는 어떤 게 있나요?

A: AutoML 도구들이 전처리도 함께 처리해주는 경우가 많습니다.

 

Q: 라벨 인코딩은 언제 사용하나요?

A: 범주형 변수에 순서가 있을 때 유용합니다.

 

Q: 원-핫 인코딩을 하면 변수가 너무 많아지는데 괜찮나요?

A: 범주 수가 많을 경우 차원 축소를 고려해야 합니다.

 

Q: 스케일링을 안 해도 되는 경우가 있나요?

A: 결정 트리, 랜덤 포레스트 등 일부 알고리즘은 스케일링에 덜 민감합니다.