빅데이터

최소-최대 척도(Min-Max Scale) 데이터를 일정 범위로 변환하는 정규화(Normalization) 방법 중 하나입니다. 주어진 데이터의 최소값과 최대값을 이용하여 데이터를 새로운 범위로 변환하는 과정을 거칩니다. 변환된 데이터는 원래 데이터와 동일한 분포를 가지며, 최소값이 0이 되고 최대값이 1이 되도록 조정됩니다. 최소-최대 척도 변환식은 다음과 같이 표현됩니다: 이 식을 이용하여 각 데이터 포인트를 최소값과 최대값 사이의 비율로 변환합니다. 변환된 값은 […]

데이터 정규화란? 정규화(Normalization)란 데이터의 범위를 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 작업입니다. 데이터의 정규화는 다양한 이유로 필요하며, 모델의 학습과 예측에 도움을 주는 다양한 장점이 있습니다. 아래에서는 정규화의 중요성과 그에 따른 이점을 구체적으로 설명하겠습니다. 정규화(normalization)가 필요한 이유 정규화는 데이터를 특정 범위로 변환하여 다른 데이터와 비교하거나 분석할 때 유용합니다. 데이터 스케일 조정 데이터는 다양한 단위와 범위를 가질 수 있습니다.

파이썬을 이용하다보면, 현재 불러온 데이터를 정제하여 다른 데이터 형식이나 확장자로 저장할 일이 있습니다. 이때 바로바로 사용할 수 있는 메서드들이 있습니다. to_로 시작하는 메서드들은 to_뒤에 무엇을 쓰느냐에 따라 원하는 모양으로 변경할 수 있습니다. to_string to_csv to_excel to_html to_dict to_json to_markdown to_clipboard to_sql