[Pandas] EDA 기초 이해

EDA(Exploratory Data Analysis)는 데이터 분석을 위해 Rawdata를 다양한 각도에서 관찰, 이해하는 과정.

 

EDA의 과정을 정형화 하기는 어렵겠지만, 기본이 되는 3가지 과정은 존재한다.

 

① 데이터 출처와 주제에 대한 이해

   - 믿을만한 Data 인지?, Data는 어떻게 발생하는지?, 각 Column의 의미 파악 등.

 

② 데이터의 크기 이해

   - df.head(), df.tail(), df.describe(), df.shape, df.info()

 

③ 데이터 구성 요소(Feature)의 속성(특징) 확인

   - doc.corr() : Feature간의 피어슨(Pearson) 상관계수 계산

 

강의에서는 EDA에 대한 과정은 굉장히 러프하게 다뤄서, 정리할게 많지가 않네.

실제 데이터를 분석하게되면 자세하게 정리해보자.