4주차. 데이터 품질, 탐헌적 데이터 분석과 머신 러닝

Lecture 7. 데이터 품질

데이터 클리닝

• 왜곡: 처리과정에서 변질된 표본들
• 선택편견: 값에 따른 표본의 가능도(likelihood)
• 좌우검열: 데이터가 무한대일 때 시작과 끝을 어떻게 자를지
• 의존성: 표본이 독립적인지 아닌지에 대한 판단

• 정확성과 (과정의)간소에 대한 트레이드오프
• 단위 통일, 중복 제거 등

문제

• 텍스트 파싱
• 같은 엔티티 다른 표현(2 vs two, NYC vs NewYork)
• 비구조적-구조적 전환시 primary key
• 너무 길어서 잘리는 필드
• 형식 문제(특히 날짜)

수집

• 과정에서 무결성 체크
• 구조에 없는건 기본값

전송

• 신뢰할만한 프로토콜인가
• 받은 데이터의 확인이 가능한가(checksum)

분석의 어려움

• 크기, 성능
• 모델에 적용
• 전문지식 부족
• 다트판(때려맞추기)
• 대충 경험(특정 상황에만 맞는 분석)

품질 측정

• 스키마 일치
• 정확성, 접근성, 해석가능
• Lab2에서 정규식을 통한 형식 일치 확인

용어?

• 개체 식별(entity resolution)
• 중복 검출(DeDup: Detection Duplicated)

표준화

• USPS에서 제공하는 주소 표준가이드
• 다른 필드 참고 등 식별 힌트

Lecture 8. 탐험적 데이터 분석과 머신 러닝

기술통계 vs 추론통계(위키피디아)

업무에서의 목적

• 간단한 통계
• 가설 검증
• 분류
• 예측

탐험적 데이터분석

• 기본 테크닉 소개
  • Five-number summary
  • box plot, stem and leaf diagram
• 통계요약의 문제: 같은 요약이라도 다른 데이터일 수 있다

정규 분포

• 평균, 표준편차
• 중심극한정리(Central Limit Theorem): n이 무한대로 가면 정규분포에 가까워진다.

다른 중요한 분포

• 프아송 분포
• 이항 분포, 다항 분포

Spark의 mllib

• NumPy와 함께 사용가능(pySpark >= 0.9)
• 여기에서는 영화평점 예측
  • collaborative filtering
  • k rank = user(a) x movie feature(b)

Lab 3. 텍스트 분석과 개체 식별

1. 텍스트 유사성으로 개체 식별 - Bags of Words

• Bag of Words 기법

2. 텍스트 유사성으로 개체 식별- TF-IDF를 사용한 가중치 적용된 BOW

• TF-IDF

3. 텍스트 유사성으로 개체 식별- 코사인 유사도(Cosine Similarity)
4. 역참조(inverted index)를 통한 효율적인 개체 식별
5. 그래프(plot)을 통한 결과 분석

Lab 3. 퀴즈

Lab 3에서 배운 것들 재확인

---

pySpark Docset

• Dash용 pySpark API문서
• 설정의 다운로드 -> 좌하단의 사용자 제공(User Contibuted) -> pySpark 검색

---

• Lecture 7 slides
• Lecture 8 slides