데이터 왜곡

로그 변환은 데이터 분석에서 중요한 데이터 전처리 기법 중 하나로, 특히 비정규 분포를 정규 분포에 가깝게 변환하는 데 유용합니다. 이를 통해 변수 간의 상관관계를 명확히 하고, 데이터의 왜곡을 줄여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 로그 변환은 주로 큰 범위의 수치 데이터를 처리할 때 사용되며, 데이터의 스케일을 일관되게 유지하게 도와줍니다. 이 과정을 통해 분석 결과의 신뢰성을 높이고, 머신러닝 모델의 학습 효율성을 개선할 수 있습니다. 데이터 전처리 단계에서 로그 변환을 적절히 활용하면, 데이터 분석의 최적화를 이룰 수 있습니다.