ㆍ 이 책에서 다루는 내용

- 데이터를 신중하게 생각하고 올바른 질문을 하는 방법
- 개별 데이터 포인트와 관련된 문제 데이터 식별
- 데이터의 체계적인 형태에서 문제 데이터 감지
- 데이터 무결성 및 청결 문제 해결
- 분석 및 머신 러닝 작업을 위한 데이터 준비
- 누락되거나 신뢰할 수 없는 데이터에 값 보정
- 데이터 과학, 데이터 분석 또는 시각화 목표에 더 적합한 통합 특징 생성

ㆍ 이 책의 대상 독자

자기 주도적인 독자나 좀 더 체계적인 학술, 훈련 또는 인증 과정에서 사용하기 적합하다. 각 장의 하단에는 독자나 학생들에게 이전 자료에서 방금 배운 것과 관련된 작업을 완성하게 요구하는 연습이 있다.

ㆍ 지은이의 말

데이터 과학, 데이터 분석, 머신러닝에서 실제 목적을 달성하고자 필요한 대부분의 노력은 데이터를 클리닝하는 데 있다. 이 책의 부제는 데이터 클리닝에 할당된 일반적인 비율을 암시한다. 몇 년 전에 데이터 과학 콘퍼런스에서 기조 연설자는 동료와 함께 이와 관련된 농담을 했는데, 아마 널리 되풀이된 농담일 것이다. 동료는 데이터 클리닝이 작업 시간의 절반을 차지한다고 불평했고 기조 연설자는 단지 절반만 차지한다는 사실에 놀랐다.

정확한 비율을 할당하는 것을 크게 걱정할 필요는 없다. 기술자 및 데이터 과학자로 일해보니 내 일의 대부분은 통계 분석, 머신러닝 모델 또는 미묘한 차이가 있는 시각화를 위해 데이터를 준비하는 것임을 깨달았다. 성공을 바라는 임원들이나 기술 관리자들은 실무와 다소 떨어져 있기 때문에 조직이 획득하는 데이터 세트가 깨끗하고 작업하기 쉬울 것이라는 낙관적 생각을 가지곤 한다. 하지만 나의 경험상 그런 적은 없었다.

물론 어떤 데이터는 더 좋고 어떤 데이터는 더 나쁘다. 그러나 통계의 매우 작은 오차 범위 내에서 모든 데이터는 오염돼 있다. 통계 교과서나 소프트웨어 라이브러리의 표준 예제로서 널리 배포되고 출판돼 주의 깊게 연구된 데이터 세트도 데이터 무결성 문제가 있다. 최선의 전처리 후에도 데이터를 덜 오염시키는 것이 더 달성해야 할 목표가 된다. 데이터를 깨끗하게 만드는 것은 지나치게 이상적인 목표로 남아 있다.

데이터 품질과 데이터 효용성을 구별해야 하는데, 이 말은 크게 보면 서로 상충된다. 데이터가 오염돼 있을 수 있지만 때로는 매우 유용하다. 클리닝된 데이터라고 하더라도 거의 목적이 없거나 목적에 적합하지 않을 수 있다. 수집할 측정값의 선택, 가능한 선택 편향(Selection Bias) 또는 기타 방법론적 및 과학적 질문에 대한 우려는 대부분 이 책의 범위를 벗어난다. 내가 제시하는 많은 기술은 데이터의 효용성을 평가하는 데 도움이 될 수 있지만 시스템 문제를 해결하는 기계적 메서드는 없는 경우가 많다. 예를 들어 통계 및 기타 분석에서 특정 데이터 필드가 신뢰할 수 없음을 드러내거나 최소한 강하게 암시할 수는 있다. 그러나 일반적으로 이 책에서 소개하는 기술은 신뢰할 수 없는 데이터를 자동으로 수정하거나 더 나은 데이터를 수집할 수는 없다.

이 책의 목적은 특정 도구의 사용법을 배우는 것이 아니라 데이터 품질의 근본적인 목적을 이해하는 것이다. 제시된 개념은 데이터 처리와 머신러닝에 사용되는 모든 프로그래밍 언어에 적용할 수 있어야 한다. 내가 보여준 기술을 여러분이 선호하는 도구와 프로그래밍 언어에 쉽게 적용할 수 있기를 바란다.

ㆍ 옮긴이의 말

데이터 과학이나 데이터 엔지니어링 작업 중 80%는 데이터 수집, 변환, 정제와 같은 준비 작업이다. 나머지 20%의 작업이 통계, 머신러닝 또는 기타 다양한 분석 기업을 적용하는 것이다. 80% 추정치가 정확하지 않더라도 데이터를 다루는 대부분의 시간과 노력이 여기에 소비된다.

이처럼 데이터의 수집과 변환, 정제에 이르기까지 데이터 과학의 효율을 높이는 작업을 데이터 클리닝이라고 하며, 데이터 과학자라면 피할 수 없는 작업이다. 데이터 클리닝은 데이터 과학 및 머신 러닝 작업을 위한 데이터 파이프라인에서 시간이 많이 걸리고 중요한 작업이지만 가장 적게 언급되는 부분이다. 주로 책이 아닌 경험이나 시행착오를 통해 배우게 되지만 데이터 클리닝에 관한 적합한 책을 찾을 수 있다면 이러한 시간과 비용을 줄일 수 있다.

하지만 데이터 과학 관련 서적들이 주로 첫째 장에서만 데이터 준비 과정을 다루기 때문에 이론적 토대에 관한 지식을 제대로 전달하지 않고 관련 파이썬 및 R 패키지를 사용하는 방법만 보여준다. 이 책의 전반적인 구성은 데이터 과학 실무에서 개발할 데이터 파이프라인 단계와 유사한 순서로 배열돼 있으며 효율적인 데이터 과학을 위한 표준 데이터 파이프라인에서 해결해야 할 데이터 클리닝 문제를 다룬다.

광범위한 테이블 형식, 계층적 형식 등 여러 타입의 데이터 형식을 살펴보며 결측값을 보정하고 신뢰할 수 없는 데이터 및 통계적 이상치를 감지하고 합성하는 기술을 설명한다. 특히 다양한 형태의 데이터에 대한 구조적 문제와 내용적 문제를 짚어보고 유용하게 정리하는 방법의 장단점을 살펴본다. 또한 데이터 준비 과정에 대한 필수 내용을 구체화했고 실제 데이터 과학에서 응용할 수 있는 기술을 전달한다. 데이터 클리닝을 수행하기 위한 도구와 기술을 설명하고 새로 습득한 기술을 테스트하고 개선해 지식이 강화되도록 각 장의 끝부분에서는 자세한 실습을 제공하고 있다.

이 책에서 다루는 파이썬이나 R 코드를 감안할 때 이러한 언어에 대한 지식과 경험이 있는 것은 좋지만 전부 알고 있을 필요는 없다. 템플릿으로 사용할 수 있는 코드 예제가 많지만 코드의 이해나 잘라내기 및 붙여넣기 예제보다 사고방식과 사고 과정을 강조한다. 즉, 파이썬, 셸 스크립트, R을 모르더라도 몇 줄의 코드로 얼마나 많은 일을 할 수 있는지 보는 것만으로도 도움이 된다.

데이터 과학이나 AI 분야에서 일하는 사람이라면 누구나 이 책을 읽고 더 정제되고 유용한 데이터를 얻고자 프로세스를 구현하는 방법을 학습할 수 있을 것이다. 데이터를 준비하는 전처리 과정과 관련이 있는 독자에게 이 책을 강력히 추천하며 전산학 학위 취득을 위해 데이터 구조와 알고리즘을 배우는 시기에 읽을 것을 권장한다.