인프런 커뮤니티 질문&답변

기준은 train과 test데이터가 제공되고

train은 학습용 데이터, test는 예측해야할 데이터입니다.
각각 X와 y로 나눌 수 있는데 X는 income을 제외한 컬럼 여기서 y가 income에 해당됩니다.

작업형2가 패턴이 있어요. 강의에서 기출포함 10번이상 반복하고 있으니 한 번에 이해가 되지 않더라도 반복하면서 이해해나가보시죠! 💪💪💪

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

질문자님께서는 “[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)” 강의 중 데이터를 합치고 나누는 기준에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다. 많은 강의와 실습에서 데이터를 합치고 나누는 과정은 크게 데이터 전처리의 일부로 볼 수 있으며, 주로 모델 학습의 효율성을 높이기 위해 혹은 다양한 데이터 소스로부터 완전한 데이터 세트를 생성하기 위해 수행됩니다.

데이터를 합치는 기준은 주로 두 가지 측면에서 접근할 수 있습니다.
1. 데이터의 관련성과 통합: 여러 데이터 소스가 서로 관련이 있고, 이를 통합하여 더 큰 데이터 세트를 만들어 분석 또는 학습에 사용할 수 있다면 합치는 것이 좋습니다. 예를 들어, 고객 목록과 고객 구매 이력이 서로 다른 파일에 있을때, 고객 별 구매 이력을 분석하기 위해 이들 데이터를 합쳐야 할 수 있습니다.
2. 모델링 요구사항: 때로는 데이터를 합치는 것이 모델링 전략의 일부가 될 수 있습니다. 예를 들어, 예측 모델에서 특정 예측 변수들의 조합이 중요한 역할을 할 때, 관련 데이터를 합쳐 새로운 변수를 생성하기도 합니다.

강의 내에서 income만 남기고 데이터를 나누는 부분에 대해서는 구체적인 상황에 따라 다를 수 있지만, 보통 모델링을 위해 특정 특성을 강조하기 위해 선택적으로 특정 변수만 남겨두거나, 테스트 데이터와 트레이닝 데이터로 나누기 위해 사용될 수 있습니다.

강의 내에서 제시된 구체적인 상황에 대한 해결책을 찾고 계신다면, 아래 주제가 유사한 질문과 그에 대한 답변을 들어보시는 것이 도움 될 수 있습니다:

• n개 데이터 합치기/분리하기 질문 - 데이터를 합치고 분리하는 과정에 대한 구체적인 예시와 설명이 포함되어 있습니다.
  

이 답변이 질문자님의 궁금증을 해결하는 데 도움이 되길 바라며, 지식공유자가 제공한 답변에서 더 구체적인 𝐭𝐡𝐮𝐭𝐨𝐫𝐢𝐚𝐥𝐬 𝐚𝐧d 𝐭𝐢𝐩𝐬를 얻을 수 있기를 바랍니다. 기준 설정이나 데이터 합치기/나누기 전략은 강의 내용뿐만 아니라, 구체적인 분석 목표와 데이터의 특성에 따라 결정되기 때문입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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