SQL로 시작하는 데이터 분석

93

2

장

데이터 준비

2.7

결론

데이터 준비가 단순히 ‘분석 전에 수행하는 과정’이라고 가볍게 생각할 수 있겠지만, 사실은 데

이터를 이해하는 데 필수이면서도 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 분석할 데이터의 타입을

이해하는 일은 매우 중요하므로 충분한 시간을 들여야 하며, 데이터셋을 명확히 이해하고 데이

터 품질을 검토하는 데이터 프로파일링 또한 중요합니다. 필자는 분석 프로젝트를 진행할 때

계속해서 프로파일링을 수행하며 쿼리 결과가 맞는지 확인합니다. 데이터 품질이 낮으면 항상

어디선가 문제가 생기기 마련이니 지금까지 배운 데이터 정제와 보강법을 잘 활용하고, 데이터

형태를 원하는 대로 가공하는 방법도 반드시 숙지합시다. 책 전체에 걸쳐 다양한 분석을 수행

하는 동안 이 장에서 배운 데이터 준비 방법을 반복해서 익히게 될 겁니다. 다음 장에서는 시계

열 분석 방법을 알아봅니다.