데이터 분석 과정에서 데이터를 전처리 하는 과정은 상당히 많은 시간이 소요된다. 이러한 작업 단계에서 기존의 변수를 변환하거나 새로운 파생 변수를 생성해 내기도 하는데, 기존 변수의 변환 과정에서 범주형 변수를 처리하던지, 수치형 변수를 그룹화 하거나 스케일을 조절하기도 한다. - 데이터 스케일링 보통 데이터들은 각 변수의 범위가 다양할 것이다. 예를 들어 서울의 집값은 몇 억 단위로 값이 저장되어 있겠지만, 각 집의 연식은 10년, 20년처럼 저장되어있을 것이다. 이러한 데이터 범위의 차이가 크게 발생하는 경우 알고리즘은 제대로 작동하지 않는다. 따라서 데이터 전처리 과정에서 스케일링 작업을 해주게 된다. ➢ R 시각화 예시 시각화를 하게 될 경우에 스케일을 변환하게 되면 변수 간의 관계를 부각시킬 수..
