[질문] 표준화가 필요한

[무물보AI] 데이터는 일반적으로 서로 다른 단위, 척도 또는 범위를 가지고 있을 수 있습니다. 이러한 데이터를 비교하거나 분석하기 위해서는 표준화가 필요합니다. 표준화는 데이터를 동일한 척도로 변환하여 비교 가능하게 만드는 과정입니다.

표준화는 주로 두 가지 방법으로 수행됩니다. 첫째, Z-점수 표준화는 데이터를 평균과 표준편차를 이용하여 변환하는 방법입니다. 이 방법은 데이터를 평균을 기준으로 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 표준화된 값으로 변환합니다. 둘째, 최소-최대 스케일링은 데이터를 최소값과 최대값 사이의 범위로 변환하는 방법입니다. 이 방법은 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환하여 비교 가능하게 만듭니다.

표준화는 데이터 분석, 예측 모델링, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 여러 변수가 있는 데이터셋에서 각 변수의 범위가 다르면 분석 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 이런 경우에 표준화를 통해 변수들을 동일한 척도로 변환하여 비교 가능하게 만들 수 있습니다.

또한, 표준화는 이상치(outlier)에 민감하지 않은 장점이 있습니다. 이상치는 데이터의 범위를 크게 벗어나는 값으로, 분석 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 표준화를 통해 데이터를 변환하면 이상치의 영향을 상대적으로 줄일 수 있습니다.

따라서, 데이터를 비교하거나 분석하기 위해서는 표준화가 필요하며, 이를 통해 데이터를 동일한 척도로 변환하여 비교 가능하게 만들 수 있습니다.