1. 데이터 변환 개요 1) 데이터 변환의 목적① 데이터 품질을 개선하고 ② 비즈니스 인사이트를 도출하기 위함임요약: 데이터 특징을 쉽게 뽑기 위해 가공 2) 데이터 변환은 언제 필요?데이터 정제(Data Cleaning): 결측값, 이상치 처리하여 신뢰성 확보(적절한 처리가 매우 중요)데이터 표준화(Standardization): 분석 및 비교를 위해 일관된 형식 유지(마일법과 미터법을 하나의 기준으로 통일 등)특성 엔지니어링(Feature Engineering): 분석을 위해 새로운 칼럼 추가(기존 데이터 활용해 새로운 지표 추가)머신러닝 모델 준비(Model Preparation): 모델 학습을 위한 데이터 전처리 수행 3) 발생 가능한 결측치 종류NULL: API에서 필드 자체가 제공되지 않았..
