R) 전처리 - 지오코딩(Google Map)
R / preprocessing
14분 읽기 (대략 2109 단어)

R) 전처리 - 지오코딩(Google Map)

지도상에 특정 지점을 표기하기 위해서는 위경도 좌표가 필요하다. 이를 위해서는 한글 또는 영문 주소를 위경도 좌표로 변환해야 하는데 Google Map API를 활용하여 변환하는 방법을 알아보자.
R) 전처리 - 정규화
R / preprocessing
7분 읽기 (대략 1078 단어)

R) 전처리 - 정규화

군집분석, 추천시스템 등 각 데이터간 거리를 측정하는 경우 정규화(normalization) 전처리를 사전에 하는 것이 좋다. 이와 관련해서 알아보자.
Py) 전처리 - 데이터프레임 값 매칭 및 요약
Python / preprocessing
4분 읽기 (대략 534 단어)

Py) 전처리 - 데이터프레임 값 매칭 및 요약

데이터프레임의 원소값과 변수명을 매칭하여 요약하는 전처리 예제를 알아본다.
R) 전처리 - 게임 케릭터 픽 데이터 정제
R / preprocessing
10분 읽기 (대략 1523 단어)

R) 전처리 - 게임 케릭터 픽 데이터 정제

게임에서 유저가 어떤 케릭터를 골랐을까? 주어진 데이터 정제 실습을 초급/중급/고급 으로 나누어 알아보자.
R) 전처리 - 문자열 분리
R / preprocessing
12분 읽기 (대략 1765 단어)

R) 전처리 - 문자열 분리

데이터프레임의 특정 변수에 있는 텍스트를 분리하는 다양한 방법을 초급/중급/고급 으로 나누어서 알아본다.
R) 전처리 - 변수 정렬
R / preprocessing
3분 읽기 (대략 406 단어)

R) 전처리 - 변수 정렬

데이터프레임의 row기준으로 정렬하는 예제는 많지만 column인 변수 기준으로 정렬하는 예제는 많지 않다. 변수가 많은 경우 한 번에 처리하는 방법을 초급/중급/고급 으로 나누어서 알아보자.
R) 전처리 - 변수 속성 변환
R / preprocessing
8분 읽기 (대략 1146 단어)

R) 전처리 - 변수 속성 변환

데이터프레임을 다룰 때 특정 속성을 가지는 변수를 원하는 속성으로 변환하고 싶을때는 코드를 어떻게 작성해야 할까? 초급/중급/고급으로 나누어서 살펴보도록 하자.
R) 전처리 - Filtering-02
R / preprocessing
10분 읽기 (대략 1509 단어)

R) 전처리 - Filtering-02

R에서 데이터프레임 객체에서 원하는 변수를 솎아내는 방법을 간단한 코드부터 고급 응용까지 알아본다.
R) 전처리 - 결측치 처리-02
R / preprocessing
8분 읽기 (대략 1207 단어)

R) 전처리 - 결측치 처리-02

이전 결측치 처리 포스팅에서 결측치를 살펴보는데 중점을 뒀다면, 이번에는 조금 더 난이도도 올리고 현실적인 내용을 다루고자 한다.

R) 전처리 - 파일-01
R / preprocessing
6분 읽기 (대략 954 단어)

R) 전처리 - 파일-01

데이터 분석을 하다 보면 많은 수의 파일을 한 번에 모아서 분석해야 할 때가 있다. 이 때 사용하기 좋은 코드를 소개하고자 한다.
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