탐색적 데이터 분석을 위한 게으른 데이터 과학자 가이드
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# 소개
탐색적 데이터 분석(EDA)은 모든 데이터 프로젝트의 핵심 단계입니다. 이는 데이터 품질을 보장하고 통찰력을 생성하며 모델링을 시작하기 전에 데이터의 결함을 발견할 수 있는 기회를 제공합니다. 하지만 현실을 생각해보면 수동 EDA는 느리고 반복적이며 오류가 발생하기 쉬운 경우가 많습니다. 동일한 플롯, 검사 또는 요약 함수를 반복적으로 작성하면 시간과 주의가 소쿠리처럼 누출될 수 있습니다.
다행스럽게도 현재 자동화된 EDA 도구 제품군은 파이썬 생태계는 대부분의 작업에 대한 지름길을 허용합니다. 효율적인 접근 방식을 채택하면 20%의 작업만으로 80%의 통찰력을 얻을 수 있으며, 남은 시간과 에너지는 통찰력을 생성하고 의사 결정을 내리는 다음 단계에 집중할 수 있습니다.
# 탐색적 데이터 분석 EDA란 무엇입니까?
EDA의 핵심은 데이터 세트의 주요 특성을 요약하고 이해하는 프로세스입니다. 일반적인 작업은 다음과 같습니다.
- 누락된 값 및 중복 확인
- 주요 변수의 분포 시각화
- 기능 간의 상관 관계 탐색
- 데이터 품질 및 일관성 평가
EDA를 건너뛰면 잘못된 모델, 잘못된 결과, 잘못된 비즈니스 결정이 발생할 수 있습니다. 그렇지 않으면 불완전하거나 편향된 데이터를 기반으로 모델을 구축할 위험이 있습니다.
이제 이것이 필수라는 것을 알았으니 어떻게 더 쉽게 작업을 만들 수 있을까요?
# EDA 자동화를 위한 “게으른” 접근 방식
“게으른” 데이터 과학자가 된다는 것은 부주의하다는 것을 의미하지 않습니다. 효율적이라는 뜻이다. 매번 바퀴를 재발명하는 대신 자동화를 통해 반복적인 검사와 시각화를 수행할 수 있습니다.
이 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 상용구 코드를 사용하지 않아 시간 절약
- 몇 분 안에 완전한 데이터 세트 개요를 생성하여 빠른 승리를 제공합니다.
- 결과를 생성하는 것보다 결과를 해석하는 데 집중할 수 있습니다.
그렇다면 이것을 어떻게 달성합니까? 기존의(종종 지루한) EDA 프로세스의 상당 부분을 이미 자동화하고 있는 Python 라이브러리와 도구를 사용합니다. 가장 유용한 옵션 중 일부는 다음과 같습니다.
// 팬더 프로파일링(현재 ydata 프로파일링)
ydata 프로파일링 분포, 상관 관계 및 누락된 값을 포함하는 한 줄의 코드로 전체 EDA 보고서를 생성합니다. 편향된 변수나 중복 열과 같은 문제에 자동으로 플래그를 지정합니다.
사용 사례: 새 데이터 세트에 대한 빠르고 자동화된 개요입니다.
// 스위트비즈
스위트비즈 데이터 세트 비교(예: 학습 대 테스트)에 초점을 맞춰 시각적으로 풍부한 보고서를 생성하고 그룹 또는 분할 간의 분포 차이를 강조합니다.
사용 사례: 서로 다른 데이터 세트 분할 간의 일관성을 검증합니다.
// 오토비즈
오토비즈 원시 데이터에서 직접 플롯(히스토그램, 산점도, 상자 플롯, 히트맵)을 생성하여 시각화를 자동화합니다. 수동으로 스크립팅하지 않고도 추세, 이상치, 상관 관계를 찾아내는 데 도움이 됩니다.
사용 사례: 빠른 패턴 인식 및 데이터 탐색.
// D-테일과 럭스
다음과 같은 도구 D-테일 그리고 럭스 팬더를 돌려 DataFrame탐색을 위해 대화형 대시보드로 이동합니다. 제안된 시각화 기능과 함께 GUI와 유사한 인터페이스(브라우저에서는 D-Tale, 노트북에서는 Lux)를 제공합니다.
사용 사례: 분석가를 위한 GUI와 유사한 경량 탐색.
# 여전히 수동 EDA가 필요한 경우
자동 보고서는 강력하지만 만능은 아닙니다. 때로는 모든 것이 계획대로 진행되는지 확인하기 위해 자체 EDA를 수행해야 하는 경우도 있습니다. 수동 EDA는 다음과 같은 경우에 필수적입니다.
- 기능 엔지니어링: 도메인별 변환 제작
- 도메인 컨텍스트: 특정 값이 나타나는 이유 이해
- 가설 테스트: 목표 통계 방법으로 가정 검증
기억하세요: “게으르다”는 것은 부주의하지 않고 효율적이라는 것을 의미합니다. 자동화는 결승선이 아니라 출발점이 되어야 합니다.
# Python 워크플로 예
모든 것을 하나로 모으기 위해 “게으른” EDA 워크플로우가 실제로 어떻게 보일 수 있는지는 다음과 같습니다. 목표는 모든 기반을 포괄할 수 있을 만큼 충분한 수동 검사와 자동화를 결합하는 것입니다.
import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport
import sweetviz as sv
# Load dataset
df = pd.read_csv("data.csv")
# Quick automated report
profile = ProfileReport(df, title="EDA Report")
profile.to_file("report.html")
# Sweetviz comparison example
report = sv.analyze([df, "Dataset"])
report.show_html("sweetviz_report.html")
# Continue with manual refinement if needed
print(df.isnull().sum())
print(df.describe())이 워크플로의 작동 방식:
- 데이터 로딩: 데이터 세트를 팬더
DataFrame - 자동화된 프로파일링: 달리다
ydata-profiling분포, 상관 관계 및 누락된 값 확인이 포함된 HTML 보고서를 즉시 얻을 수 있습니다. - 시각적 비교: 사용
Sweetviz훈련/테스트 분할 또는 데이터세트의 다른 버전을 비교하려는 경우에 유용한 대화형 보고서를 생성합니다. - 수동 개선: 몇 줄의 수동 EDA로 자동화를 보완합니다(Null 값, 요약 통계 또는 도메인과 관련된 특정 이상 사항 확인).
# “게으른” EDA에 대한 모범 사례
“게으른” 접근 방식을 최대한 활용하려면 다음 사례를 염두에 두세요.
- 먼저 자동화한 다음 개선하세요. 자동화된 보고서로 시작하여 기본 사항을 빠르게 다루되 여기서 멈추지 마십시오. 목표는 특히 심층 분석이 필요한 영역을 찾는 경우 조사하는 것입니다.
- 도메인 지식으로 교차 검증합니다. 항상 비즈니스 문제의 맥락 내에서 자동화된 보고서를 검토하십시오. 조사 결과를 검증하고 해석이 올바른지 확인하려면 해당 분야 전문가에게 문의하세요.
- 다양한 도구를 혼합하여 사용하세요. 단일 라이브러리로 모든 문제를 해결할 수는 없습니다. 시각화 및 대화형 탐색을 위한 다양한 도구를 결합하여 전체 범위를 보장합니다.
- 문서화하고 공유하세요. 생성된 보고서를 저장하고 팀원과 공유하여 투명성, 협업 및 재현성을 지원합니다.
# 마무리
탐색적 데이터 분석은 무시하기에는 너무 중요하지만 시간을 낭비할 필요는 없습니다. 최신 Python 도구를 사용하면 많은 무거운 작업을 자동화하여 통찰력을 희생하지 않고도 속도와 확장성을 제공할 수 있습니다.
“게으른”이란 부주의하지 않고 효율적이라는 것을 기억하세요. 자동화된 도구로 시작하고 수동 분석으로 개선하면 상용구 코드 작성 시간을 줄이고 데이터에서 가치를 찾는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다!
조셉 페레르 바르셀로나 출신의 분석 엔지니어입니다. 물리학공학과를 졸업하고 현재 인간 이동성에 적용되는 데이터 과학 분야에서 일하고 있다. 그는 데이터 과학 및 기술에 중점을 둔 시간제 콘텐츠 제작자입니다. Josep은 현장에서 진행 중인 폭발적인 적용을 다루면서 AI에 관한 모든 것에 대해 글을 씁니다.
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