[태그:] 데이터분석
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Feature Engineering 자동화: Featuretools와 AutoFeat으로 파생변수 생성 효율 10배 높이기
들어가며 데이터 과학 프로젝트에서 Feature Engineering(피처 엔지니어링)은 모델 성능을 좌우하는 핵심 과정입니다. 하지만 수십 개의 파생변수를 수작업으로 만드는 것은 시간이 오래 걸리고 반복적인 작업입니다. 이 글에서는 Featuretools와 AutoFeat 라이브러리를 활용해 파생변수 생성을 자동화하고, 작업 효율을 획기적으로 높이는 방법을 소개합니다. 핵심 포인트: Feature Engineering 자동화로 데이터…
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Python으로 A/B 테스트 분석하기: t-검정부터 베이지안 추론까지 통계적 유의성 검증 완벽 가이드
A/B 테스트란 무엇인가? A/B 테스트는 두 가지 버전(A와 B)을 비교하여 어느 것이 더 나은 성과를 내는지 통계적으로 검증하는 실험 방법입니다. 웹사이트 디자인, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 기반 의사결정의 핵심 도구입니다. A/B 테스트의 핵심은 ‘우연히 발생한 차이’와 ‘실제 효과로 인한 차이’를…
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시계열 데이터 결측치 처리 완벽 가이드: Forward Fill부터 ARIMA 보간까지 실전 비교
시계열 데이터 결측치, 왜 중요한가? 시계열 데이터를 다루다 보면 센서 오류, 네트워크 장애, 데이터 수집 실패 등으로 인해 결측치가 발생합니다. 일반 데이터와 달리 시계열 데이터는 시간적 순서와 연속성이 중요하기 때문에, 결측치 처리 방법에 따라 분석 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 시계열 데이터의 결측치를 제대로 처리하지…
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Polars vs Pandas: 대용량 데이터 처리 성능 비교와 마이그레이션 가이드
Polars란 무엇인가? Polars는 Rust로 작성된 고성능 데이터프레임 라이브러리입니다. Apache Arrow 메모리 포맷을 기반으로 하며, Pandas보다 10~100배 빠른 성능을 제공합니다. 병렬 처리와 지연 평가(Lazy Evaluation)를 기본으로 지원하여 대용량 데이터 처리에 최적화되어 있습니다. Polars는 멀티코어 CPU를 완벽하게 활용하여 Pandas가 단일 코어로 처리하는 작업을 모든 코어에 분산시킵니다. Pandas…