[EDA Step-by-Step]

데이터 분석을 하면 할수록 EDA의 중요성을 느끼게 됩니다. EDA를 얼마나 잘하느냐에 따라 좋은 질문이 나오고, 올바른 방법을 선택하게 되는 것 같아요 🧐 최근에 읽었던 EDA의 프로세스를 Step by Step으로 잘 설명한 해외 아티클을 소개드립니다! 큐레이터의 인사이트도 공유드려요 🙂 💡 큐레이터의 인사이트 ✔️ EDA의 Process : 빅피처 파악하기 → 데이터 클리닝 → 개별 변수(컬럼) 파악 → 변수간 관계 파악 → 브레인스토밍(질문 만들기!) ✔️ 올바른 EDA는 좋은 질문을 만들 수 있게 해줍니다. ✔️ 올바른 EDA는 올바른 후속 작업(모델링, 시각화, 리포팅 등)을 선택할 수 있게 해줍니다. ✔️ 데이터 과학을 한다면 EDA를 갈고 닦는 것은 필수이자 핵심! 해당 아티클에서는 python 라이브러리들과 간단한 실습 코드까지 공유되어 있어 재밌게 잘 읽었습니다 🙂 데이터를 탐색하는 일은 데이터 분석가의 숙명이라고 할 수 있습니다. 집요하고 올바른 데이터 탐색을 통해 문제를 해결할 수 있는 정답을 찾을 수 있을 것 같네요!