"처음 다뤄보는 데이터가 들어왔다, 여러분은 무엇부터 보시나요?" 데이터 구조, 변수, 크기와 타입... 아주 머리가 아프죠. 새로 들어온 데이터가 기존 데이터와 크게 이질적이지 않은지, 혹은 새로운 데이터 내에서 나뉘는 점은 없는지... 일단 PCA를 돌려보는 것은 좋은 시작점입니다! PCA는 주성분 분석(Principal Component Analysis)의 약자입니다. PCA는 데이터를 차원 축소하는 데 사용되는 통계 기법으로, 다차원 데이터에서 가장 중요한 변수를 식별하는 데 도움이 됩니다. 주로 데이터를 시각화하거나 불필요한 정보를 제거하여 효율적인 데이터 처리를 위해 사용됩니다. PCA는 데이터를 새로운 축으로 변환하여 데이터를 가장 잘 설명하는 주요 변수를 식별합니다. 이렇게 변환된 데이터는..
