DATA PREPROCESSING & ANALYSIS · B2B/B2C

데이터 전처리부터
분석까지 전문적으로

분석에 앞서 가장 중요한 단계인 데이터 전처리 — 결측값 처리, 이상치 탐지, 피처 엔지니어링까지 전문적으로 수행합니다. 깨끗한 데이터가 정확한 인사이트를 만듭니다.

6년
데이터 실무 경력
실무 기준
전처리
전문 역량
결측·이상치·인코딩
Python
주요 도구
Pandas / scikit-learn
납기
일정 준수
사전 협의 후 진행
SERVICES

제공 서비스

01핵심 서비스

데이터 전처리

분석 전 가장 중요한 단계. 원시 데이터를 분석 가능한 상태로 정제합니다.

결측값 탐지 및 처리 (삭제·대체·보간)
이상치 탐지 및 처리 (IQR·Z-score)
데이터 타입 변환 및 정규화
범주형 변수 인코딩 (Label·One-hot)
중복 데이터 제거 및 일관성 검증
피처 엔지니어링 기초
02탐색적 분석

데이터 분석 & 시각화

정제된 데이터에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 도출합니다.

탐색적 데이터 분석 (EDA)
기술통계 및 분포 분석
상관관계 분석
시계열 트렌드 분석
Matplotlib / Seaborn 시각화
인사이트 보고서 작성
03예측 분석

머신러닝 모델링

비즈니스 목적에 맞는 예측 모델을 구축하고 성능을 최적화합니다.

회귀·분류·군집 모델 선택
scikit-learn 기반 모델 구현
교차검증 및 하이퍼파라미터 튜닝
모델 성능 평가 (RMSE·F1·AUC)
피처 중요도 분석
결과 해석 및 보고서
PREPROCESSING PROCESS

데이터 전처리 진행 방식

분석 목적에 따라 전처리 방법이 달라집니다. 데이터 특성을 먼저 파악하고 최적의 전처리 전략을 수립합니다.

STEP 01
데이터 수령
CSV, Excel, DB 등 형식 불문 수령 후 초기 검토
STEP 02
품질 진단
결측률·이상치·중복·타입 오류 전수 파악
STEP 03
전처리 전략 수립
각 컬럼별 처리 방법 결정 및 고객 확인
STEP 04
전처리 실행
Python 스크립트로 재현 가능하게 처리
STEP 05
결과 납품
정제 데이터 + 처리 보고서 + 코드 전달
USE CASES

이런 상황에 활용됩니다

소상공인 · 자영업

POS 데이터나 배달 플랫폼 데이터를 분석하고 싶은데 형식이 제각각이고 오류가 많아 분석이 어렵습니다.

접근 방식
데이터 통합 및 전처리 후 매출 패턴 분석 가능한 형태로 정제
스타트업 · 중소기업

CRM이나 ERP에서 추출한 데이터가 있는데 분석 가능한 형태가 아니라 활용을 못하고 있습니다.

접근 방식
비정형 데이터 파싱 및 분석용 데이터셋 구조화
연구자 · 대학원생

설문 데이터나 실험 데이터를 수집했는데 통계 분석 전 전처리를 어떻게 해야 할지 모르겠습니다.

접근 방식
연구 목적에 맞는 전처리 전략 수립 및 실행
취업준비생 · 캐글러

공공데이터나 캐글 데이터셋을 활용해 포트폴리오를 만들고 싶은데 전처리 단계에서 막힙니다.

접근 방식
데이터 특성 분석 후 전처리 코드 작성 및 설명
HOW TO START

의뢰 절차

01
데이터 공유
분석 대상 데이터 파일 및 목적 공유
02
무료 사전 검토
데이터 품질 진단 및 작업 범위 확인
03
견적 및 일정 협의
작업량에 따른 견적 및 납기 협의
04
전처리 실행
합의된 방법으로 전처리 진행
05
납품 및 설명
결과물 + 처리 보고서 + 코드 전달
납품 포함 항목
정제 데이터CSV / Excel 형식으로 납품
처리 보고서각 컬럼별 처리 내역 문서화
Python 코드재현 가능한 전처리 스크립트
설명 세션30분 결과 설명 (선택)
데이터 분석 의뢰하기 →

데이터가 있다면 시작할 수 있습니다

어떤 형태의 데이터든 먼저 보내주세요. 무료로 사전 검토 후 작업 가능 여부를 알려드립니다.

카카오톡으로 의뢰하기이메일로 문의하기