결측치 및 이상치/ 전처리
예인
세희
다혜
정민
이 외 데이터 정제가 필요한 대상
•
user_demographics
- gender : (FEMALE-female,MALE-male) 대소문자 통일필요
- theme_mode : (light-Light, dark-dark_mode, custom-customized) 등 동일한 모드 통일 필요
실행 및 진행 사항 정리
결측치 대체
dropout_reason_detail > ‘해당없음’
birthday > DROP
변환할 것들
user_activity.csv
1.
quick_preview_used: object를 boolean으로 변환 필요
2.
last_access_timestamp: object를 datetime 형식으로 변환 필요
user_demographics.csv
1. gender : (FEMALE-female,MALE-male) 대소문자 통일필요
2. theme_mode : (light-Light, dark-dark_mode, custom-customized) 등 동일한 모드 통일 필요
+) 중복행 확인하고 있으면 삭제
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‘금한일’ > ‘급한일’ 수정(?) 필요
결과