<aside> <img src="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/94dbaed9-349c-449d-bc43-25de3ae5a780/SpartaIconScale9.png" alt="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/94dbaed9-349c-449d-bc43-25de3ae5a780/SpartaIconScale9.png" width="40px" /> 수업 목표

<aside> <img src="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/393cd135-1603-4797-8fa6-42abcfedd782/SpartaIconS24.png" alt="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/393cd135-1603-4797-8fa6-42abcfedd782/SpartaIconS24.png" width="40px" />

목차

</aside>

<aside> <img src="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/11965e36-5cde-4d10-b470-06dfbe247327/scc캐릭터_아하_280x280.png" alt="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/11965e36-5cde-4d10-b470-06dfbe247327/scc캐릭터_아하_280x280.png" width="40px" /> 필수 프로그램 설치

✅ Google Chrome

</aside>

이번에 배울 것

<aside> ❗

결측치, 이상치, 불균형 데이터를 제대로 처리하고, 의미 있는 파생 변수를 생성하여 모델의 성능을 높일 수 있는지 알아보겠습니다!

</aside>

1. 데이터 전처리 개요

데이터 전처리란?

<aside> 📚

원시(raw) 데이터에서 불필요하거나 손실(노이즈)이 있는 부분을 처리하고, 분석 목적에 맞는 형태로 만드는 과정

</aside>

필요성

<aside> 1️⃣

모델 정확도 및 신뢰도 향상

</aside>

<aside> 2️⃣

이상치나 결측치가 많은 상태로 학습하면 예측 성능이 크게 떨어짐

</aside>

<aside> 3️⃣

효율적인 데이터 분석과 모델 훈련을 위해 필수적인 단계

</aside>

제조업 사례

<aside>