• 주어진 데이터를 분석하기 위해서는 그 데이터를 분석하기 전에, 약간의 전처리 과정이 필요합니다.
• 전처리 과정이란 원본 데이터를 변환하거나 정제하는 과정을 말합니다.
• 예를 들면, 범주형 변수들을 숫자로 바꾼다든가, 아니면 변수 값들의 변화 폭이 제 각각이어서, 그 모든 숫자 값 들의 범위를 예를 들어서, 0과 1사이의 값으로 새롭게 매핑해야 더 모델 학습이 잘 된다고 합니다.
• 그렇게 주어진 데이터를 전처리를 하고 나서야, 비로서, 그 데이터에 모델을 적용해서, 학습을 시킬 수 있다는 것 입니다.

전처리 준비

1. Neuralworks Studio 메뉴에서 데이터셋을 선택합니다.

   

2. 원천데이터 에서 전처리 하고 싶은 데이터를 선택합니다.

1. 우측 상단의 전처리하기를 클릭합니다.

데이터 전처리 종류 & 예시

• 전처리 예로는 “범주형 변수 변환”, “스케일링”, “결측치 처리”, “이상치 처리”, “필터링”, “값 대체”,

  “GROUP BY”등이 존재합니다.