어울리지 않는 데이터 찾아내기: 이상치 탐지

단변량, 다변량, 이상치(outlier) 탐지

  • 주제학습 프로젝트
  • 1 시간 3 스테이지
  • 346 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

개요

이상치 탐지는 오류 식별과 비정상적이지만 중요할 수 있는 데이터 포인트 발견 사이의 경계에 있습니다. 이 프로젝트는 데이터셋 내의 이상치가 미치는 영향과 그 방법에 대해 배워봅니다. 통계 기법과 알고리즘 접근법을 통해, Z-Score와 같은 단변량 방법부터 DBSCAN과 LOF와 같은 다변량 기법까지 다양한 이상치 탐지 방법의 이론과 응용을 탐구합니다. 여러분들은 데이터 분석에 이상치가 미치는 영향을 파악하고, 이를 다루는 최선의 방법을 배울 것입니다.

목표

1. 이상치에 대한 이해
데이터 분석에서 이상치가 갖는 중요성을 인지하고, 이상치가 무엇인지에 대한 깊은 이해를 목표로 합니다.

2. 단변량 이상치 탐지 방법
Z-Score와 IQR 등 단변량 이상치 탐지 기법을 배우고 실제 데이터에 적용해보는 경험을 쌓습니다.

3. 다변량 이상치 탐지 방법
DBSCAN과 LOF 등 다변량 이상치 탐지 기법을 배우고, 실데이터에 적용하여 이상치를 식별하는 연습을 합니다.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 3 개

1. 데이터에 숨어 있는 이상치의 비밀과 영향 🔐
2. 단변량 이상치 탐지 - 기본을 탄탄히 🔍
3. 다변량 이상치 탐지 - 복잡한 관계 속으로 🧐
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내 학습 진도

1. 데이터에 숨어 있는 이상치의 비밀과 영향 🔐
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