엑셀 정규화를 이용한 데이터 분석 기술 (Excel 정규화 for Data Analysis Techniques)

엑셀 정규화

엑셀에서 데이터 정규화는 중요한 과정 중 하나입니다. 데이터 정규화란 데이터가 일관적이고 매끄러워지도록 하는 과정입니다. 데이터가 일관적이면 분석이 더 쉬워지며, 올바른 결과를 얻을 가능성도 높아집니다. 데이터를 일관적으로 정리하는 것은 귀찮고 시간도 많이 걸리지만, 이를 무시하고 분석을 진행하면 보임새나 결과에 대한 확신 없이 분석이 진행되어 차후에 문제를 일으키는 경우가 많습니다.

엑셀에서 데이터를 정규화하는 방법은 여러가지 있지만, 그 중 가장 흔한 방법으로는 스케일링, 범주화, 이진화, 더미 변수 만들기 등이 있습니다.

스케일링은 변수의 값을 상대적으로 비교할 수 있도록 단위나 범위를 맞춰주는 것입니다. 예를 들어, 주식 시세나 온도 등 단위가 크게 달라지는 변수들을 같은 단위로 처리하여 비교할 수 있습니다. 엑셀에서 스케일링을 수행할 때는 Min-Max 스케일링이나 Z-score 스케일링 방법, 로그 변환 등 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.

범주화는 변수를 각각의 범주로 나누는 것입니다. 범주화를 하면 데이터를 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 나이를 범주로 나누어서 분석하면 연령을 비교하는 것이 쉬워집니다. 범주화 방법으로는 등간척도, 비율척도 등의 척도를 사용하여 변수를 나눌 수 있습니다.

이진화는 변수를 0과 1의 값만 가지도록 변환하는 것입니다. 예를 들어, 어떤 제품이 특정 기능을 갖고 있는 경우에는 1, 그렇지 않은 경우에는 0으로 표시하여 분석할 수 있습니다. 이진화를 수행하는 방법에는 기준값 지정, 자동 이진화, 구간 이진화 등이 있습니다.

더미 변수 만들기는 범주형 변수를 0과 1의 값으로 나타낸 것입니다. 이를 통해 범주형 변수를 이진화할 수 있습니다. 예를 들어, 지역을 동(울산) /구(익산) /시(용인) 등으로 나눈다면 이를 더미 변수로 만들면 동, 구, 시별로 0과 1의 값을 가진 변수를 생성할 수 있습니다.

FAQ

Q. 데이터 정규화는 왜 필요한가요?

A. 데이터 정규화는 데이터를 일관적이고 매끄러워지도록 하는 과정입니다. 데이터가 일관적이면 분석이 더 쉬워지며, 올바른 결과를 얻을 가능성도 높아집니다.

Q. 엑셀에서 데이터 정규화는 어떻게 가능한가요?

A. 스케일링, 범주화, 이진화, 더미 변수 만들기 등의 방법을 사용하여 데이터를 정규화할 수 있습니다.

Q. 스케일링을 수행할 때 사용되는 방법은 어떤 것이 있나요?

A. Min-Max 스케일링, Z-score 스케일링, 로그 변환 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

Q. 범주화 방법으로는 무엇이 있나요?

A. 등간척도, 비율척도 등의 척도를 사용하여 변수를 나눌 수 있습니다.

Q. 이진화 방법에는 어떤 것들이 있나요?

A. 기준값 지정, 자동 이진화, 구간 이진화 등의 방법이 있습니다.

Q. 더미 변수 만들기란 무엇인가요?

A. 더미 변수 만들기는 범주형 변수를 0과 1의 값으로 나타낸 것입니다. 이를 통해 범주형 변수를 이진화할 수 있습니다.

엑셀 정규화 주제와 관련된 44개의 이미지를 찾았습니다.

엑셀에서 Min Max 정규화란 무엇인가?

엑셀에서 Min Max 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 범위로 재조정하는 기술입니다. 이 방법은 데이터 세트의 값이 서로 다른 단위를 갖고 있을 때 특히 유용합니다. 예를 들어 급여, 연령, 몸무게 등 각각의 값은 서로 다른 단위를 갖기 때문에 이들을 비교하려면 정규화가 필요합니다.

Min Max 정규화의 방법은 다음과 같습니다.

1. 모든 데이터 값의 최소값과 최대값을 결정합니다.
2. 데이터 값을 최소값으로 뺀 후 최대값에서 최소값을 빼줍니다.
3. 마지막으로 뺀 값을 기준으로 모든 데이터 값을 나누어줍니다.

예를 들어, 10kg ~ 100kg 사이의 무게 데이터를 Min Max정규화한다고 가정해봅시다.
1. 먼저, 최소값은 10kg이고 최대값은 100kg입니다.
2. 각각의 데이터 값을 최소값 10kg으로 뺀 후, 최대값 100kg에서 최소값 10kg을 빼줍니다. 즉, (10kg-10kg) / (100kg – 10kg) = 0 이고, (50kg-10kg) / (100kg – 10kg) = 0.4가 됩니다.
3. 마지막으로 모든 데이터 값을 마지막 단계에서 구한 뺀 값을 기준으로 나누어주면 됩니다.

결국 Min Max 정규화를 통해 모든 데이터 값은 0과 1 사이의 범위로 재조정되며 이들 값은 비교가 가능한 범위를 갖게 됩니다.

엑셀에서 Min Max 정규화는 어떻게 수행하는가?

엑셀에서 Min Max 정규화를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 먼저 데이터 값이 들어 있는 셀을 찾습니다.
2. 최소값과 최대값을 구하기 위해 최소값은 “=MIN(최소값이 구해질 범위)”로 구하고, 최대값은 “=MAX(최대값이 구해질 범위)”로 구합니다.
3. 그 후 모든 데이터 값을 최소값으로 뺀 값으로 대체합니다.
4. 다시 이전에 구한 최대, 최소값을 이용하여 모든 값들을 재조정합니다. 각 값에서 최소값을 빼주고, 최대값에서 최소값을 뺀 값을 나누어줍니다.

아래 예시를 통해 보겠습니다.

예시: 매출 데이터의 Min Max 정규화

먼저, 아래와 같이 매출 데이터가 들어있는 엑셀 시트를 확인합니다.


그리고 이제 최소값과 최대값을 구합니다. 최소값은 “=MIN(B2:B6)”범위 내의 최소값인 100을, 최대값은 “=MAX(B2:B6)”범위 내의 최대값인 6,000을 각각 구합니다.


다음으로 모든 데이터 값을 최소값으로 뺀 값으로 대체합니다.


마지막으로 모든 값을 재조정하여 0에서 1 사이의 범위로 맞춥니다. 각 값에서 최소값을 빼주고(=C2-$G$2), 최대값에서 최소값을 뺀 값을 나누어줍니다(=(“0-1 재조정 범위”)/($G$3-$G$2)).


FAQ

Q. Min Max 정규화 이외에 정규화 방법은 무엇이 있나요?

A. Min Max 정규화 이외에도 Z-Score, Decimal Scaling, Sigmoid 함수, Tanh 함수 등 다양한 정규화 방법이 있습니다.

Q. Min Max 정규화를 사용하는 경우 장점은 무엇인가요?

A. Min Max 정규화를 사용하는 경우 다른 정규화 기법보다 구현이 쉽고, 데이터 값이 0과 1 사이의 범위로 맞추어지기 때문에 직관적으로 이해하기 쉽게 데이터를 비교하여 분석할 수 있습니다.

Q. Min Max 정규화는 언제 사용하는 것이 적합한가요?

A. Min Max 정규화는 데이터가 같은 범위 내에 있는 경우에는 잘 작동하지 않습니다. 그러나 데이터의 최소값과 최대값이 다른 범위 내에 분포되어 있는 경우에는 Min Max 정규화가 유용합니다.

Q. 데이터 정규화 중에 예외 상황이 발생한다면 어떻게 해야 하나요?

A. 데이터 정규화 중에 예외 상황이 발생한 경우, 해당 데이터를 구체적으로 살펴보고 다른 정규화 기법을 사용하는 방안을 고려해야 합니다.

정규화(Normalization)은 데이터베이스 설계에서 매우 중요한 개념입니다. 데이터를 저장하고 검색하는 방식이 데이터베이스 설계에서 매우 중요한 역할을 하기 때문에, 데이터베이스의 정규화는 올바른 데이터 저장과 검색을 위한 기본 요소 중 하나입니다.

정규화는 일반적으로 데이터의 중복과 불필요한 데이터를 제거함으로써 데이터를 최적화하고 유지보수 및 쿼리 성능을 강화합니다. 데이터베이스 설계자는 정규화 원칙을 사용하여 데이터를 몇 개의 표로 나누고, 각 표의 열은 해당하는 행의 유일한 값으로 설정합니다.

정규화는 이상 현상(anomaly)이라고 하는 문제도 해결합니다. 이상 현상은 데이터베이스에서 조회를 시도할 때 예기치 않은 결과가 표시되는 현상입니다. 이와 같은 문제는 데이터의 중복성과 불일치로 인해 발생합니다.

정규화는 일반적으로 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리(Isolation) 및 영속성(Durability) 등의 ACID 속성을 준수하는 데이터베이스를 유지함으로써 이상 현상을 해결합니다.

이상 현상은 데이터 구조를 정규화함으로써 제거될 수 있습니다. 일반적으로 데이터 구조를 일반적으로 1NF(제 1 정규화), 2NF(제 2 정규화) 및 3NF(제 3 정규화)로 나누어 최적화합니다.

– 1NF: 모든 열의 값은 원자값(Atomic Value)입니다. 즉, 각 열은 단일 값을 갖습니다.
– 2NF: 모든 비-기본 키 열은 기본 키 열에 완전 함수 종속합니다.
– 3NF: 모든 비-기본 키 열은 다른 비-기본 키 열에 이행 함수 종속하지 않습니다.

정규화가 필요한 이유는 무엇인가요?

데이터베이스 정규화는 데이터 중복을 제거하고 데이터 일관성을 유지하며 데이터 무결성을 향상시킵니다. 이것은 중요한 이유입니다. 데이터는 효율적으로 저장되고 검색해야 하기 때문입니다. 중복 데이터가 있다면 일관성에 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, 고객 주문 데이터가 두 개의 장바구니 테이블에 중복되어 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 고객이 어떤 장바구니를 사용하는지 알 수 없습니다. 이것은 일관성에 대한 문제입니다.

데이터베이스의 정규화는 또한 이상 현상을 방지합니다. 이상 현상은 데이터 조작에 문제를 일으키는 근본적인 원인입니다. 이것은 정확한 결과를 찾는데 있어서 다양한 문제를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 프로젝트 직원 데이터가 한 개의 테이블에 모두 저장된다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 같은 인물이 다른 부서의 직원으로 등록되어 있을 수 있습니다. 이러한 같은 사람이 여러 번 등장하는 것은 이상 현상입니다.

정규화하지 않은 데이터베이스는 대규모 시스템에서 심각한 성능 문제를 발생시킬 수 있습니다. 이는 중복 데이터에 대한 데이터 처리를 포함할 때 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 이것은 데이터베이스 쿼리 최적화와 데이터 차원 설정 및 기타 데이터 저장 및 처리 기술을 향상시켜야 하기 때문입니다.

정규화를 올바로 수행하는 방법은 무엇인가요?

데이터베이스를 정규화하는 것은 일반적으로 데이터베이스의 설계 시점에서 수행됩니다. 데이터베이스 정규화의 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

1. 제 1정규형을 준수하십시오.
– 테이블의 모든 열은 하나의 원자성 값을 가져야 합니다.
– 기본 키(column)로 간단한 식별자를 사용합니다.

2. 제 2정규화를 준수하십시오.
– 모든 열은 기본 키에 따라 완전 함수 종속성을 가져야합니다.
– 함수 종속을 복구하기 위해 테이블을 분해해야합니다.

3. 제 3정규화를 준수하십시오.
– 모든 비 기본 키열은 다른 비 기본 키열에 대해 이행 함수 종속성을 보유하지 않아야합니다.
– 테이블을 세분화해야합니다.

FAQ

1. 데이터베이스 정규화란 무엇인가요?

정규화는 데이터베이스의 설계 과정에서 중복과 불필요한 데이터를 제거하고 데이터 일관성과 이상 현상을 해결하기 위한 기술입니다.

2. 데이터베이스 정규화를 왜 해야 하나요?

데이터 중복 제거와 일관성 유지, 이상 현상 방지와 같은 이유로 데이터베이스 정규화를 할 필요가 있습니다.

3. 데이터베이스 정규화를 진행할 때 주의해야 할 점은 무엇인가요?

정규화를 할 때 데이터베이스 설계의 일관성과 유지보수성을 고려해야합니다. 또한, 1NF, 2NF, 3NF의 정규화 단계를 이해하고 충분한 시간을 투자하는 것이 중요합니다.

4. 데이터베이스 정규화가 적용된 모델을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

데이터베이스 정규화는 데이터 일관성과 무결성을 강화합니다. 이를 통해 데이터 저장성능과 검색 성능을 개선할 수 있습니다.