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id: wiki-2026-0508-exploratory-data-analysis
title: Exploratory Data Analysis
category: 10_Wiki/Topics
status: needs_review
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tags: [data-science, Statistics, eda, visualization, machine-learning]
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last_reinforced: 2026-04-26
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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# Exploratory Data [[Analysis|Analysis]] (EDA, 탐색적 데이터 분석)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "모델을 만들기 전, 데이터가 들려주는 날것의 이야기에 귀를 기울여라" — 수집된 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 시각화하여 데이터의 분포, 이상치, 변수 간 상관관계를 파악하고 가설을 세우는 필수적인 기초 분석 단계.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 고정된 정답을 찾기보다 데이터의 전체적인 윤곽을 파악하고, 전처리 방향(Feature Engineering)을 결정하기 위한 통계적 직관 형성 패턴.
- **주요 수행 작업:**
    - **Summary Statistics:** 평균, 중앙값, 표준편차 확인.
    - **Distribution Analysis:** 히스토그램이나 박스 플롯을 통해 데이터 치우침 및 이상치 탐색.
    - **Correlation Analysis:** 산점도(Scatter plot)나 Heatmap을 통해 변수 간 관계 파악.
    - **Missing Value Check:** 결측치 비중과 패턴 분석.
- **의의:** 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나오는(GIGO) 현상을 방지하고, 데이터에 숨겨진 도메인 지식을 발견하는 과정.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **과거 데이터와의 충돌:** 바로 모델 학습 코드를 짜던 성급함에서 벗어나, 데이터의 특성에 맞는 적절한 알고리즘을 선택하기 위한 근거 중심의 분석으로 정착.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 새로운 위키 소스 데이터가 확보될 때마다 자동화된 EDA 리포트를 생성하여, 지식의 밀도와 편향성을 사전에 점검함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Machine-Learning, [[Feature-Engineering|Feature-Engineering]], [[Dimensionality-Reduction|Dimensionality-Reduction]], [[Principal-Component-Analysis|Principal-Component-Analysis]]-PCA
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Exploratory-Data-Analysis.md

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*

**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*

## 🧪 검증 상태 (Validation)

- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

## 🕓 변경 이력 (Changelog)

| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |