데이터 전처리
데이터 정리, 평활화, 그룹화
정확한 분석이나 효율적인 분석 또는 의미 있는 분석을 위해 데이터에 전처리 기법이 필요할 수 있습니다. 데이터 정리는 불량 데이터나 누락된 데이터를 찾아서 제거하고 바꾸는 방법들을 의미합니다. 국소 극값과 급격한 변화를 감지하는 것은 유의한 데이터 추세를 식별하는 데 유용할 수 있습니다. 스케일링은 데이터 경계를 변경하기 위한 처리 기법이고, 평활화와 추세 제거(Detrending)는 데이터에서 잡음과 다항식 추세를 제거하기 위한 처리 기법입니다. 그룹화 및 비닝 방법은 그룹별로 데이터 특성을 식별합니다.
앱
데이터 정리기 | Preprocess and organize column-oriented data (R2022a 이후) |
라이브 편집기 작업
누락된 데이터 정리 | Find, fill, or remove missing data in the Live Editor (R2019b 이후) |
이상값 데이터 정리 | Find, fill, or remove outliers in the Live Editor (R2019b 이후) |
변화 지점 찾기 | Find abrupt changes in data in the Live Editor (R2019b 이후) |
국소 극값 찾기 | Find local maxima and minima in the Live Editor (R2019b 이후) |
데이터 평활화 | Smooth noisy data in the Live Editor (R2019b 이후) |
추세 찾기 및 제거 | Find and remove polynomial or periodic trends from data in the Live Editor (R2019b 이후) |
데이터 정규화 | Center and scale data in the Live Editor (R2021b 이후) |
피벗 테이블 | Summarize tabular data in pivoted table in the Live Editor (R2023b 이후) |
그룹별 계산 | Summarize, transform, or filter by group in the Live Editor (R2021b 이후) |
함수
도움말 항목
- 테이블에서 정리되지 않은 데이터와 누락된 데이터 정리하기
테이블의 누락값을 표준화하거나 채우거나 제거하고, 행을 정렬하고 변수를 이동하여 테이블을 재구성합니다.
- 데이터를 그룹으로 분할하고 통계량 계산하기
이 예제에서는 데이터를 그룹화하고 각 그룹에 통계량 함수를 적용하는 방법을 보여줍니다.
- Perform Calculations by Group in Table
Specify groups of data in tables and timetables, and perform calculations by group. Choose a function for group calculations using these recommendations.