표준화와 정규화는 스케일링 (Scaling) 기법으로, 데이터의 스케일을 조정하여 모델이 특정 변수에 의존하거나 왜곡된 결과를 내는 것을 방지하고, 더 정확한 예측과 분석을 할 수 있게 돕습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝에서 자주 사용됩니다.표준화와 정규화표준화 (Standardization)정의 : 데이터의 평균을 0, 표준편차를 1로 변환하는 기법.목적 : 다양한 변수의 분포와 단위가 다를 때, 동일한 기준으로 변환하여 상대적 비교를 용이하게 합니다.수식 :특징 :평균이 0, 표준편차가 1로 맞춰짐.데이터 분포의 모양은 유지하되, 중심을 0으로 맞추고 스케일을 조정하여, 모든 변수들이 동일한 표준편차를 갖게 함.이상치(Outliers)가 있는 데이터에도 강한 내성을 가질 수 있습니다. (평균 중심의 변..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)문자 데이터 가공하기대소문자 처리하기데이터프레임을 다루다보면 숫자형 데이터 뿐만 아니라 문자형 데이터 또한 다뤄야 하는 상황을 겪게 됩니다.이러한 상황 속에서, pandas에서는 문자열 데이터를 처리하기 위해 편리한 메소드로 str.upper(), str.lower(), str.title(), str.capitalize() 등과 같은 주요 메소드를 제공합니다.# 데이터프레임에서 문자형 컬럼의 값들의 종류 확인하기df['column_name(categoric)'].unique()# 문자형 컬럼의 값을 확인할 때, 같은 범주인데도 대문자나 소문자로 다르게 표현된 경우, 컴퓨터는..