3과목 데이터 분석 - 3장. 데이터 마트

3과목 데이터 분석

3장 데이터 마트

1절 데이터 변경 및 요약

데이터 마트

• 데이터 웨어하우스와 사용자 사이의 중간층
• 하나의 주제 중심 데이터 웨어하우스

 

요약변수

• 수집된 정보를 분석에 맞게 종합한 변수
• 높은 재활용성

 

파생변수

• 특정 조건을 만족하거나 특정 함수에 의해 값을 만들어 의미를 부여한 변수
• 주관적일 수 있으므로 논리적 타당성 필요

 

2절 데이터 가공

변수의 구간화

• 연속형 변수를 분석 목적에 맞게 활용하기 위해 구간화
• 구간화 방법
  • binning : 정렬 후 구간화
  • 의사결정나무

 

3절 기초 분석 및 데이터 관리

결측값 처리

• 단순 대치법
  • completes analysis : 삭제
  • 평균대치법
    • 비조건부 평균 대치법 : 관측 데이터의 평균으로 대치
    • 조건부 평균 대치법 : 회귀분석을 활용한 대치
  • 단순 확률 대치법
• 다중 대치법 : m번의 대치를 통해 m개의 가상 완전 자료 생성
  • 절차 : 1. 대치 2. 분석 3. 결합

 

이상값

• 활용 가능한 데이터 : 의도하지 않은 현상이지만 분석에 포함해야 하는 경우, 의도된 이상값
• 활용 불가능한 데이터 : 의도하지 않게 잘못 입력한 경우, 의도하지 않게 입력되었으나 분석 목적에 부합하지 않는 경우

 

이상값 인식 방법

• ESD : 평균으로부터 3 표준편차 떨어진 값(99.7% 초과)
• 기하평균으로부터 표준편차의 2.5배 떨어진 값
• 사분위수 활용 : Q1과 Q3으로부터 (Q3-Q1)의 1.5배 떨어진 값