데이터 분석을 위한 변수 명명 규칙과 정제 비법

데이터 분석에서 데이터를 수집하는 것 못지않게 중요한 단계가 있습니다. ‘이를 어떻게 명명하고 정제할 것인가’이죠. 두 가지가 데이터의 품질과 분석의 정확성을 좌우하는 중요한 요소이기 때문입니다.

많은 데이터 분석가들이 한 번쯤 겪어봤을 ‘변수 명명 규칙과 데이터 정제’에 대한 고민입니다. 이 글에서 어떻게 하면 좀 더 체계적으로 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

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왜 변수 명명과 정제가 필요한가?

데이터 분석 작업을 수행하기 위해 Python이나 R과 같은 도구를 활용할 때, 가장 먼저 해야 할 일은 변수의 이름을 명확하고 일관되게 정의하는 것입니다.

예를 들어, 데이터셋의 컬럼명을 이해하기 쉬운 형식으로 지정함으로써 개발의 일관성을 유지하고 잠재적인 오류를 방지할 수 있습니다. 특히, 컬럼명을 한글이 아닌 영문으로 명명하는 것이 관리 측면에서 여러모로 유리합니다.

이는 한글이 시스템에 따라 문제를 유발할 수 있기 때문입니다. 다음으로 중요한 것은 데이터를 클린징하는 과정입니다. 특수문자나 오류 데이터는 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 조기에 제거하는 것이 중요합니다.

어떻게 변수명을 정할까?

변수를 명명할 때 ‘스네이크 케이스’라 불리는 명명법을 사용합니다. 예를 들어, 속성(attribute)이나 파일명(file name)은 소문자로 작성하고 단어 간에는 언더바(_)를 사용합니다.

이 방식은 프로그래밍을 할 때 직관성을 높여주는 장점이 있습니다. 데이터 분석에서는 변수명도 스네이크 케이스를 적용하여 일관성을 높입니다. 데이터프레임 형식의 변수는 df_train과 같이 자료 형식을 알 수 있도록 지명하면 유용합니다.

1. 변수명 및 파일명

변수명과 파일명은 스네이크 케이스를 사용하는데요. 이 표기법을 사용 할 때는 소문자로 명명하는 것이 좋습니다. 필요 시 자료 형식과 의미를 쉽게 파악할 수 있도록 ‘자료형식 + 단어’ 형태로 구성합니다. 예를 들어, ‘df_sales’라는 명칭은 데이터를 한눈에 이해할 수 있게 해줍니다.

2. 함수와 모듈

스네이크 케이스를 따르되, 너무 긴 이름은 지양하고 약자를 사용하여 가독성을 높입니다. 예를 들어, ‘train_test_split’과 같이 영문명을 줄여서 사용하는 것이 좋습니다.

3. 클래스

캐멀 케이스(CamelCase)를 사용하며, 공용 속성의 명명에서 변수 앞에 언더바는 사용하지 않는 것이 좋습니다. 아래와 같은 방식이 있습니다:

Public: 직접 접근 가능 (name)
Protected: 하나의 언더바로 시작 (_initialized)
Private: 두 개의 언더바로 시작 (__private_var)

이 규칙들이 적용된 코드는 팀원들과 협업해서 코드를 개발할 때도 가독성과 명확성을 보장하는데요. 분석 속도를 빠르게 하여 프로젝트 수행에 도움이 됩니다.

특수문자와 잘못된 데이터 제거

데이터가 수집되는 과정에서는 다양한 원인으로 인해 불필요한 특수문자가 포함될 수 있습니다. 이는 데이터 분석에서 오류를 유발할 여지가 있어, 전처리 단계에서 이를 제거해야 합니다.

특수문자는 파이썬의 정규 표현식이나 특정 라이브러리를 활용하여 손쉽게 제거할 수 있습니다. 또 데이터의 빈도를 확인하는 방식으로도 찾을 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 데이터 분석을 위한 데이터셋 준비를 확실히 해 놓을 수 있습니다.

예를 들어, 한 금융 기관이 고객 데이터를 분석해 이상 거래를 탐지하는 모델을 개발한다고 가정해봅시다. 만약 고객의 이름이 포함된 컬럼에 특수문자나 불분명한 명칭이 있다면 모델의 탐지 성능이 저하될 수 있습니다.

따라서, 데이터를 받자마자 특수문자를 제거하고 명확히 명명하는 작업이 선행되어야만 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

마치며

데이터 분석에서 정확하고 체계적인 변수 명명과 정제는 필수 과정입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성과 분석 결과의 유효성을 높일 수 있으며, 장기적으로 분석 프로젝트의 성공 가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

데이터를 어떻게 처리하느냐에 따라 그 데이터의 가치는 극명히 달라질 수 있습니다. 명명과 정제와 같은 기본에 충실함으로써 데이터를 최대한 효과적으로 활용할 수 있도록 해야 합니다.