불완전한 데이터 오류란 무엇인가?

데이터는 현대 사회에서 필수적인 자원이 되었습니다. 기업의 경영전략을 계획하는데, 정부의 공공정책 수립에 이르기까지, 데이터는 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 모든 데이터가 완전하고 정확하지는 않습니다. 이러한 불완전한 데이터가 발생하는 이유와 그로 인해 발생하는 오류에 대해 살펴보겠습니다.

불완전한 데이터의 종류

불완전한 데이터는 다음과 같은 종류로 나눌 수 있습니다.

결측 데이터

결측 데이터는 데이터셋에서 값이 누락된 데이터입니다. 예를 들어, 전체 집합의 10%만 있거나 일부 액세스 권한이없는 개인 정보가있는 데이터가 결측 데이터의 예시입니다.

이상 데이터

이상 데이터는 범위 이내의 비율을 벗어나는 데이터를 말합니다. 예를 들어 시스템 오류에 의한 변경, 입력 실수, 잘못된 데이터 입력 다른 간섭 등으로 인해 발생하는 데이터 오류입니다.

잡음

잡음은 전시된 데이터 결과에 따라 무작위로 발생하는 작은 값의 노이즈입니다. 수치를 의미없는 값으로 부정확하게 만들어 이미 모든 것이 오류로 처리되도록합니다.

불완전한 데이터 오류 대응

불완전한 데이터 오류를 처리하기 위해 다음과 같은 방법이 있습니다.

결측 데이터 처리

결측 데이터를 처리하기 위해 여러 선택할 수 있는 기법이 있습니다. 간단한 것으로는, 해당 열의 평균값이나 중앙값을 채워넣거나 혹은 값이 누락된 행을 제거하는 것이 있습니다. 더 복잡한 방법으로는, 나무 알고리즘 또는 회귀 분석을 사용하여 평균값을 예측하는 것도 있습니다.

이상 데이터 처리

이상 데이터를 처리하는 방법은 데이터에 따라 매우 다릅니다. 일반적으로 범위를 벗어나는 값이 많지 않을 경우 해당 행이나 열을 삭제하거나 값을 변경하는 것이 효과적입니다.

잡음 처리

잡음은 대부분 범위 내의 값을 변형하는 것입니다. 이러한 데이터를 수집하는 방식이나 모델링 알고리즘 사용 방식을 수정함으로써 잡음을 최대한 제거할 수 있습니다.

요약

이러한 방법으로 불완전한 데이터 오류를 처리할 수 있습니다. 불완전한 데이터가 발생하는 이유는 다양하지만, 이러한 오류들은 대부분 파악 가능합니다. 그래서 데이터 분석가는 시간과 노력을 들여 데이터의 유효성을 점검해야 하며, 데이터가 적절하게 처리되도록 해야합니다. 데이터의 정확성이 높아질수록 복잡한 문제들도 해결할 수 있게 됩니다.