데이터를 샘플링(Sampling)하고 변환(Transformation)해보자

1. 데이터 샘플링이란?

샘플링은 대규모 데이터 집합에서 작은 샘플을 추출하는 과정으로, 전체 데이터를 대표할 수 있는 작은 집합을 얻는 것입니다. 이는 데이터 마이닝 알고리즘을 전체 데이터에 적용하는 것보다 훨씬 효율적인 방법입니다. 다양한 샘플링 기법이 있으며, 각각의 특징과 용도에 따라 선택되어야 합니다.

샘플링 방식

• 단순 무작위 추출 (Simple random sampling)
  모집단의 각 항목이 동일한 확률로 선택됩니다. 이 방법은 샘플링 과정이 간단하고 이해하기 쉽지만, 데이터의 특성을 고려하지 않고 무작위로 샘플을 추출하기 때문에 특정 패턴이나 구조를 잡아내기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 학교에서 100명의 학생 중 20명을 선택하기 위해 동전을 던지듯이 무작위로 선택할 수 있습니다.
• 비복원추출 (Sampling without Replacement)
  한 번 선택된 항목을 다시 모집단에서 제거하는 방식입니다. 따라서 동일한 항목이 두 번 이상 선택되지 않습니다. 이 방법은 각 항목의 중복 선택을 방지하고, 다양한 데이터를 대표하는 샘플을 얻을 수 있습니다. 예시로는 선거 투표에서 한 번 투표용지에 표를 던진 후 그 표를 다시 사용할 수 없는 것과 유사합니다.
• 복원추출 (Sampling with Replacement)
  선택된 항목을 모집단에 다시 포함하는 방식입니다. 따라서 동일한 항목이 여러 번 선택될 수 있습니다. 이 방법은 모집단의 크기가 충분히 크거나 중복 선택이 허용되는 경우 유용합니다. 이는 주사위를 굴린 후 같은 숫자가 다시 나올 수 있는 것과 유사합니다.
• 층화 추출 (Stratified Sampling)
  데이터를 여러 부분집합으로 분할하고, 각 부분집합에서 동일한 비율로 샘플을 추출하는 방법입니다. 이 방법은 모집단의 특성을 고려하여 샘플을 추출하기 때문에 전체 모집단을 더 잘 대표할 수 있습니다. 특히 데이터가 치우친 경우에 유용하며, 각 부분집합에서 동일한 비율로 샘플을 추출함으로써 편향을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 학년별로 학생들을 그룹화하고 각 학년에서 동일한 비율로 학생을 무작위로 선택할 수 있습니다.

이러한 다양한 샘플링 기법은 데이터 분석 및 모델링 과정에서 중요한 역할을 합니다. 적절한 샘플링 기법을 선택하고 적용함으로써 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 데이터 변환방법에 대해 알아보자

데이터 변환은 모든 값의 집합을 새로운 대체 값 집합에 매핑하는 과정으로, 각 원래 값이 새 값 중 하나와 관련될 수 있도록 합니다. 데이터를 분석하거나 모델링하기 전에 데이터를 사전 처리하는 중요한 단계 중 하나입니다. 다양한 데이터 변환 방법이 있으며, 그 중에서도 일반적인 방법 몇 가지를 살펴보겠습니다.

변환 방식

• Smoothing (평활화)
  데이터에서 노이즈를 제거하여 데이터의 불규칙성을 줄이는 과정입니다. 주로 이동평균법이나 필터링 기법을 사용하여 적용됩니다. 이는 데이터의 품질을 향상시키고 분석 결과를 더 신뢰할 수 있게 만듭니다.
• 속성/특성 생성
  기존의 속성을 기반으로 새로운 속성을 만드는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 의미를 확장하거나 더 유용한 특징을 도출할 수 있습니다.
• 집계 (Aggregation)
  데이터를 요약하거나 집계하여 데이터의 크기를 줄이는 과정입니다. 예를 들어, 여러 개의 관측치를 합산하여 요약된 정보를 얻거나 데이터 큐브를 생성하는 등의 방식으로 적용될 수 있습니다.
• 정규화 (Normalization)
  데이터를 특정 범위 내로 스케일링하여 데이터의 분포를 조정하는 과정입니다. 주로 최소-최대 정규화나 Z-점수 정규화와 같은 기법을 사용하여 적용됩니다. 이는 데이터의 단위나 크기를 일관되게 처리하여 모델의 성능을 향상시키고 데이터를 더 쉽게 비교할 수 있도록 합니다.
• 이산화 (Discretization)
  연속형 변수를 구간으로 변환하는 과정입니다. 이는 연속적인 값을 구간별로 나누어 범주형 변수로 변환함으로써 데이터를 단순화하거나 분석에 적합한 형태로 변환하는데 사용됩니다.

각 데이터 변환 방법은 데이터의 특성과 목적에 따라 선택되며, 데이터를 더 잘 이해하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

 

결론

위에서 정리한 여러 샘플링 방식과 데이터 변환 방법 중 몇가지를 선택하여 적절한 데이터를 추출하고 변환하여 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.