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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| wiki-2026-0508-exploratory-data-analysis | Exploratory Data Analysis | 10_Wiki/Topics | needs_review | self |
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none | A | 1.0 |
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2026-04-26 | pending | Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08) |
Exploratory Data 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, Dimensionality-Reduction, 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 |