[데이터_공예소]

Data Preprocessing Pipeline (데이터 전처리 파이프라인): 설명: 데이터 전처리 파이프라인은 데이터 수집 및 정제, 토큰화, 정규화, 불용어 제거, 특성 추출 등의 단계로 구성됩니다. 아래는 토큰화와 불용어 제거 예시입니다. from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize text = "이것은 예시 문장입니다. NLP 처리를 위한 예시입니다." # 문장을 토큰화 tokens = word_tokenize(text) # 불용어 제거 stop_words = set(stopwords.words('한국어')) filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower..

NLP 처리 공부를 시작하기 전에 이해해야 하는 중요한 키워드에 대한 설명과 파이썬 예시 코드를 제공하겠습니다. 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA) 데이터 과학과 데이터 분석의 초기 단계 중 하나로, 주어진 데이터를 탐색하고 데이터 세트의 주요 특성 및 패턴을 이해하기 위한 과정을 말합니다. EDA는 데이터의 품질을 평가하고 데이터 내의 흥미로운 정보를 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 아래에서 EDA의 목적과 예시 코드를 자세히 설명하겠습니다. EDA의 주요 목적: 데이터 이해: 데이터의 구조, 특성, 변수 간의 관계, 분포 등을 이해합니다. 데이터 정제: 누락된 데이터나 이상치를 식별하고 처리합니다. 패턴 발견: 데이터 내에 숨겨진 패턴, 관계 및 규칙을 ..