Data 공부

데이터 스케일링(Skewed 데이터) *참조 :https://statacumen.com/teach/S4R/PDS_book/skewed-left-distributions.html 1. 데이터 스케일링이란? - 데이터 분석을 하기 위해 데이터 스케일링을 하는 이유는 정규성을 높이고 분석(회귀분석 등)에서 정확한 값을 얻기 위함이다. 데이터 간 편차를 줄여 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 줄일 수 있기 때문에 정규성이 높아진다. 2-1. 로그(log) 변환 (np.log) 데이터의 분포를 모았을 때 밀집되어 있는 부분은 퍼지게, 퍼져있는 부분은 모아지게 만들기 위하여 실행. np.log()를 사용하기보다는 np.log1p()를 사용하여 0의값을 가질경우 -inf로 나타나는 현상을 방지하는 것..