[이기적] 결측값 처리 방법 정리 (MCAR / MAR / NMAR / 대치법)

💡 데이터 분석 과정에서 결측값(Missing Data) 은 매우 흔하게 발생하는 문제이며,데이터 품질과 분석 결과의 신뢰도에 직접적인 영향을 주는 요소이다.결측값을 무작정 제거하거나 임의로 채우면 데이터 편향(Bias) 이 발생할 수 있으므로결측 발생 원인을 이해하고 적절한 처리 방법을 선택하는 것이 중요하다. 1️⃣ 결측값(Missing Data)✅ 결측값의 정의데이터 분석 시 관측되지 않거나 존재하지 않는 데이터 값데이터 수집·저장 과정에서 누락된 값🔹 결측값 발생 예시설문 응답 누락 데이터 수집 오류 시스템 저장 오류 측정 실패 🎯 포인트결측값 = Missing Data분석 결과 왜곡 가능 → 반드시 전처리 필요2️⃣ 결측값 처리 시 문제✅ 결측값 임의 제거분석 데이터의 표본 수 감..

2026.03.08