「데이터 분석 프로세스/1. 데이터 전처리

1. 데이터 보간

kyleDA 2025. 2. 7. 13:50

데이터 보간(Interpolation)이란?

데이터 보간은 주어진 데이터 사이에 값이 비어있거나 측정되지 않은 경우, 기존 데이터를 바탕으로 해당 위치의 값을 추정하는 방법입니다. 보간은 특히 연속형 데이터에서 많이 사용되며, 시간, 공간 또는 다른 변수 축에서 데이터가 불연속적인 경우 데이터를 완성하는 데 유용합니다.

 

주요 보간 방법

  1. 선형 보간 (Linear Interpolation)
    두 점 사이의 직선을 기준으로 중간값을 추정하는 방법.
    • 간단하고 빠르며, 데이터가 선형에 가까운 경우 적절한 결과를 제공.
  2. 다항식 보간 (Polynomial Interpolation)
    주어진 점들을 통과하는 고차원 다항식을 사용해 값을 추정하는 방법.
    • 복잡하지만 데이터가 곡선 형태일 때 적합.
    • 그러나 고차 다항식은 과적합(overfitting)을 초래할 수 있음.
  3. 스플라인 보간 (Spline Interpolation)
    여러 개의 저차 다항식을 조합하여 매끄러운 곡선을 그리는 방법.
    • 데이터가 매끄러운 연속성을 가지고 있을 때 사용.
    • 대표적으로 **자연 스플라인(Natural Spline)**과 **큐빅 스플라인(Cubic Spline)**이 있음.
  4. Nearest-neighbor 보간
    가장 가까운 값으로 결측값을 채우는 방법.
    • 데이터가 불연속적이거나 급격한 변화가 있을 때 사용.
  5. 이동평균 보간 (Moving Average Interpolation)
    주변 값들의 평균을 사용하여 값을 채우는 방법.
    • 노이즈 제거에도 사용되며, 부드러운 추세선을 생성.
  6. 시계열 보간 (Time Series Interpolation)
    시간 축을 기준으로 결측된 데이터를 채우는 방법.
    • 시간 종속성을 고려하여 보간 수행 (예: 전후 데이터의 평균값 사용).

데이터 보간이 사용되는 단계

데이터 보간은 주로 데이터 전처리 단계에서 이루어집니다.

  1. 데이터 수집 후 전처리 단계
    • 실험, 센서, 또는 데이터베이스에서 수집된 데이터에 결측값이 있는 경우 이를 보완.
    • 예: 기상 관측 데이터에서 일부 시간대의 온도나 습도 데이터가 누락된 경우.
  2. 시계열 데이터 분석 전
    • 연속적인 시간 데이터를 필요로 하는 시계열 분석에서 결측값을 채워야 할 때.
    • 예: 주식 가격 예측 모델을 훈련하기 위해 보간 수행.
  3. 기계 학습 모델 학습 전
    • 머신러닝 모델은 결측값이 있는 데이터를 처리하지 못하는 경우가 많으므로 보간을 통해 데이터를 채움.
    • 결측값을 단순히 제거하면 데이터 손실이 발생할 수 있기 때문에 보간으로 해결.
  4. 시각화 단계
    • 그래프나 차트를 그릴 때, 결측값이 있는 경우 시각적으로 데이터가 끊어진 것처럼 보일 수 있으므로 보간을 통해 연속성을 유지.

보간과 외삽(Extrapolation)의 차이

  • 보간 (Interpolation): 이미 존재하는 데이터 범위 안에서 값을 추정하는 것.
  • 외삽 (Extrapolation): 데이터 범위를 벗어난 영역의 값을 추정하는 것. 외삽은 보간보다 더 불확실성이 큽니다.

보간 사용 예시

  • 환경 데이터 분석: 온도, 습도, 대기 오염도 등의 측정 데이터가 일부 누락된 경우.
  • 의료 데이터: 환자의 연속적인 심박수나 혈압 데이터에서 결측값이 있는 경우.
  • 지리 정보 시스템(GIS): 특정 지점에서의 고도나 기후 정보를 보간하여 지도를 완성.