데이터분석 반응형 썸네일형 리스트형 EDA의 중요성 및 내가 겪은 시행착오 안녕하세요! 개인화 추천시스템을 개발하고자 하는 ML 엔지니어입니다. EDA는 데이터를 단순히 살펴보는 것을 넘어, 데이터를 목적에 맞게 정제하고 인사이트를 얻는 핵심 과정입니다. 이번 글에서는 제가 겪은 시행착오와 그 과정에서 배운 교훈을 바탕으로, 효과적인 EDA 전략에 대해 이야기하고자 합니다. EDA는 데이터를 이해하고 품질을 검증하여, 모델링 결과의 신뢰성과 품질을 높이기 위한 과정이라고 생각해요. 그런데, EDA를 ‘잘’ 한다는 건 정확히 무엇을 의미할까요? 결국 ‘인사이트를 얻기 위한 데이터 뜯어보기’ 정도로 이해했지만, 어떻게 하면 더 효율적으로 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있을지 고민이 많았습니다. AI 학습에 흔히들 “데이터의 양 뿐 아니라 질이 매우 중요하다” 라고 말합니다. 높은.. 더보기 이전 1 다음