데이터 분석의 여정은 종종 예상치 못한 ‘빈칸’, 즉 결측값(Missing Values)과의 만남으로 시작됩니다. 결측값이란 데이터 수집 과정에서 특정 관측치나 변수에 값이 기록되지 않아 비어있는 상태를 의미합니다. 이러한 결측값은 데이터의 품질을 저해하고 분석 결과의 정확성과 신뢰성에 심각한 영향을 미칠 수 있기 때문에, 본격적인 분석에 앞서 반드시 적절하게 처리해주어야 합니다. 결측값은 그 발생 원인과 패턴에 따라 완전 무작위 결측(MCAR), 무작위 결측(MAR), 그리고 비무작위 결측(MNAR)이라는 세 가지 유형으로 나눌 수 있으며, 각 유형의 특징을 이해하는 것은 효과적인 처리 방법을 선택하는 데 매우 중요합니다. 결측값을 처리하는 방법 또한 단순히 해당 데이터를 삭제하는 완전 분석법(삭제법)부터, 특정 값으로 대체하는 평균 대치법, 중앙값/최빈값 대치법, 그리고 더 정교한 통계적 방법을 사용하는 회귀 대치법, 다중 대치법, KNN 대치법 등 매우 다양합니다. 이 글에서는 결측값이 왜 발생하고 분석에 어떤 영향을 미치는지, 결측의 유형별 특징은 무엇인지, 그리고 각 처리 방법의 원리와 장단점, 적용 상황은 어떠한지 심층적으로 탐구하여, 여러분이 데이터 속 빈칸을 현명하게 채우고 분석의 질을 한층 높일 수 있도록 돕겠습니다.
결측값이란 무엇이며, 왜 문제인가? 텅 빈 데이터의 경고 ⚠️
데이터셋을 열었을 때 마주치는 빈칸들은 단순한 공백 이상의 의미를 지닙니다. 이는 분석의 정확성과 신뢰성을 뒤흔들 수 있는 잠재적인 위험 신호입니다.
데이터 속 빈칸의 의미
결측값(Missing Value)은 말 그대로 데이터셋 내 특정 관찰 대상의 특정 변수에 대한 값이 존재하지 않는 상태를 의미합니다. 이는 흔히 NA(Not Available), NaN(Not a Number), NULL, 또는 단순히 빈칸으로 표시됩니다. 예를 들어, 고객 설문조사에서 특정 응답자가 ‘소득’ 항목에 답변하지 않았거나, 센서 오작동으로 특정 시간대의 ‘온도’ 데이터가 기록되지 않은 경우가 결측값에 해당합니다. 이러한 결측값은 데이터 수집, 저장, 처리 등 다양한 단계에서 발생할 수 있으며, 그 원인 또한 매우 다양합니다.
결측값 발생 원인
결측값이 발생하는 주요 원인들은 다음과 같습니다.
- 데이터 입력 오류: 사람이 직접 데이터를 입력하는 과정에서 실수로 누락하거나 잘못 입력하는 경우.
- 설문조사 무응답: 응답자가 특정 질문에 답변을 거부하거나, 민감한 질문에 의도적으로 답변하지 않는 경우.
- 센서 또는 측정 장비 오작동: IoT 센서나 실험 장비의 고장으로 인해 데이터가 정상적으로 수집되지 않는 경우.
- 데이터 병합 또는 통합 시 문제: 서로 다른 데이터셋을 결합하는 과정에서 키 값이 일치하지 않거나 특정 데이터가 누락되는 경우.
- 데이터 수집 시스템의 기술적 문제: 시스템 오류나 네트워크 문제로 인해 데이터 전송 또는 저장이 실패하는 경우.
- 의도적인 데이터 삭제 또는 생략: 특정 조건 하에서 데이터를 의도적으로 기록하지 않거나 삭제하는 경우 (예: 특정 서비스 미사용 고객의 관련 정보).
결측값이 분석에 미치는 영향
결측값은 데이터 분석 과정 전반에 걸쳐 다음과 같은 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 분석 결과의 편향 (Biased Results): 만약 결측이 특정 패턴을 가지고 발생한다면(예: 특정 그룹의 사람들만 특정 질문에 응답하지 않는 경우), 결측값을 제외하고 분석하거나 부적절하게 처리할 경우 분석 결과가 특정 방향으로 왜곡되어 현실을 제대로 반영하지 못할 수 있습니다.
- 통계적 검정력 감소 (Reduced Statistical Power): 결측값으로 인해 실제 분석에 사용되는 데이터의 양(표본 크기)이 줄어들면, 통계적 검정력이 낮아져 유의미한 차이나 관계를 발견하기 어려워질 수 있습니다.
- 분석 효율성 저하 (Reduced Efficiency): 많은 통계 분석 기법이나 머신러닝 알고리즘은 결측값을 허용하지 않거나, 결측값이 있을 경우 제대로 작동하지 않습니다. 따라서 결측값을 처리하는 데 추가적인 시간과 노력이 소요되어 분석의 전체적인 효율성이 떨어질 수 있습니다.
- 추정치의 정확도 저하 및 분산 증가: 결측값을 부적절하게 처리하면 모수 추정치의 정확도가 낮아지고 분산이 커져, 분석 결과의 신뢰성이 떨어집니다.
- 변수 간 관계 왜곡: 결측값 처리 방식에 따라 변수 간의 실제 상관관계나 인과관계가 왜곡될 수 있습니다.
이처럼 결측값은 분석 결과의 질을 심각하게 저해할 수 있으므로, 데이터 분석가는 결측값의 존재를 인지하고 이를 적절히 처리하는 능력을 반드시 갖추어야 합니다. Product Owner나 프로젝트 관리자 역시 결측값 처리의 중요성을 이해하고, 데이터 수집 단계부터 결측 발생을 최소화하려는 노력과 함께, 분석 단계에서 결측값 처리에 필요한 충분한 시간과 자원을 배분해야 합니다.
결측값의 종류 이해하기: MCAR, MAR, MNAR 🧐❓
결측값을 효과적으로 처리하기 위해서는 먼저 결측이 왜, 어떻게 발생했는지, 즉 결측 메커니즘(Missingness Mechanism)을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 결측 메커니즘은 크게 완전 무작위 결측(MCAR), 무작위 결측(MAR), 비무작위 결측(MNAR) 세 가지 유형으로 분류되며, 각 유형에 따라 적합한 처리 방법이 달라집니다.
결측 메커니즘 파악의 중요성
결측이 발생한 이유를 알면, 해당 결측값이 데이터에 미치는 편향의 정도를 예측하고, 그 편향을 최소화할 수 있는 적절한 처리 방법을 선택하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 결측이 완전히 무작위적으로 발생했다면 단순 삭제 방법도 비교적 안전할 수 있지만, 특정 패턴을 가지고 발생했다면 보다 정교한 대치 방법이나 모델 기반 접근이 필요할 수 있습니다.
1. 완전 무작위 결측 (Missing Completely at Random, MCAR) 🎲
정의:
완전 무작위 결측(MCAR)은 특정 변수의 결측 발생이 다른 어떤 변수(관측된 변수이든 관측되지 않은 변수이든)와도 전혀 관련 없이, 그리고 결측된 값 자체와도 아무런 관계 없이 완전히 무작위적인 확률로 발생하는 경우를 의미합니다. 즉, 데이터가 누락될 확률이 모든 관측치에 대해 동일하며, 마치 동전을 던져 앞면이 나오면 값을 기록하고 뒷면이 나오면 기록하지 않는 것과 유사한 상황입니다.
특징:
- 가장 이상적이고 단순한 형태의 결측이지만, 실제 현실에서는 매우 드물게 나타납니다.
- MCAR 가정 하에서는 결측값을 가진 데이터를 제외하더라도 남은 데이터가 원래 모집단의 특성을 잘 대표하므로, 분석 결과의 편향이 상대적으로 적습니다. (단, 표본 크기 감소로 인한 검정력 저하는 발생할 수 있습니다.)
예시:
- 설문지를 인쇄하다가 특정 페이지가 무작위로 누락되어 일부 응답자의 특정 문항 데이터가 없는 경우.
- 혈액 샘플을 분석하는 과정에서 실험 장비의 일시적인 오작동으로 인해 무작위로 몇몇 샘플의 특정 측정값이 기록되지 않은 경우.
- 데이터 입력 담당자가 완전히 무작위적인 실수로 일부 데이터를 빠뜨린 경우.
2. 무작위 결측 (Missing at Random, MAR) 🤷♀️🤷♂️
정의:
무작위 결측(MAR)은 특정 변수의 결측 발생이 누락된 값 자체와는 관련이 없지만, 데이터셋 내의 다른 ‘관측된(observed)’ 변수들과는 관련이 있는 경우를 의미합니다. 즉, 특정 변수 Y의 결측 여부가 Y의 값 자체에는 의존하지 않지만, 다른 변수 X들의 값에 따라서는 결측될 확률이 달라지는 상황입니다. “무작위 결측”이라는 용어가 다소 오해를 불러일으킬 수 있는데, 이는 “완전히 무작위”라는 의미가 아니라, “Y의 값을 조건으로 했을 때는 무작위이지만, X의 값을 조건으로 했을 때는 무작위가 아닐 수 있다”는 조건부 무작위성을 의미합니다.
특징:
- MCAR보다는 현실 세계에서 더 흔하게 발견되는 결측 유형입니다.
- MAR 가정 하에서는 결측을 유발하는 다른 관측된 변수들의 정보를 활용하여 결측값을 적절히 대치하거나 통계적으로 보정하면 편향되지 않은 분석 결과를 얻을 수 있습니다. (예: 다중 대치법)
- 단순 삭제법(완전 분석법)을 사용하면 편향된 결과가 나올 수 있습니다.
예시:
- 남성이 여성보다 특정 심리 검사(예: 우울감 척도)의 특정 문항에 응답하지 않는 경향이 있다면, 우울감 점수의 결측은 ‘성별’이라는 관측된 변수와 관련이 있습니다. (단, 실제 우울 수준과는 관계없이 성별에만 영향을 받는다고 가정)
- 고학력자일수록 소득 질문에 대한 응답을 회피하는 경향이 있지만, 실제 소득 수준과는 관계없이 학력 수준에만 영향을 받는다고 가정하는 경우. (이 예시는 실제로는 MNAR에 가까울 수 있어 주의가 필요합니다. 소득 질문 회피가 실제 소득 수준과도 관련이 있다면 MNAR입니다.)
- 특정 질병을 앓고 있는 환자들이 병원 방문 기록에는 해당 질병 코드가 기록되지만, 삶의 질 설문에는 응답하지 않는 경향이 있다면, 삶의 질 점수의 결측은 ‘질병 유무’라는 관측된 변수와 관련이 있습니다.
3. 비무작위 결측 (Missing Not at Random, MNAR) 🤫🤐
정의:
비무작위 결측(MNAR)은 특정 변수의 결측 발생이 누락된 값 자체와 직접적으로 관련이 있는 경우를 의미합니다. 즉, 해당 변수의 값이 특정 범위에 속하거나 특정 경향을 가진 경우에 결측이 발생할 확률이 높아지는, 가장 다루기 어렵고 심각한 유형의 결측입니다. “알려지지 않은 이유로 누락되었다” 또는 “정보가 있는 누락(informative missingness)”이라고도 불립니다.
특징:
- 결측의 원인이 데이터 내에서 관찰되지 않은 요인이나 누락된 값 자체에 있기 때문에, 통계적인 방법만으로는 편향을 완전히 제거하기 매우 어렵습니다.
- 단순 삭제나 일반적인 대치 방법은 심각한 편향을 초래하여 분석 결과를 크게 왜곡시킬 수 있습니다.
- MNAR을 처리하기 위해서는 결측 발생 메커니즘에 대한 깊이 있는 도메인 지식이나 추가적인 정보, 또는 복잡한 통계 모델(예: 선택 모형, 패턴 혼합 모형)이 필요합니다.
예시:
- 소득이 매우 높은 사람이나 매우 낮은 사람들이 자신의 소득을 밝히기를 꺼려 소득 질문에 응답하지 않는 경우 (소득 값 자체가 결측 발생에 영향을 미침).
- 건강 상태가 매우 나쁜 환자들이 건강 관련 설문조사에 참여하지 않거나 특정 문항에 응답하지 않는 경우 (건강 상태 자체가 결측 발생에 영향을 미침).
- 약물 복용 순응도가 낮은 환자들이 약물 복용 여부나 부작용 관련 질문에 제대로 응답하지 않는 경우 (실제 약물 복용 행태가 결측 발생에 영향을 미침).
- 특정 제품에 대해 매우 불만족한 고객들이 만족도 조사에 아예 참여하지 않는 경우.
결측값 유형별 특징 요약
| 구분 | 완전 무작위 결측 (MCAR) | 무작위 결측 (MAR) | 비무작위 결측 (MNAR) |
| 결측 발생 원인 | 다른 어떤 변수와도, 결측값 자체와도 무관 (완전 무작위) | 결측값 자체와는 무관하나, 다른 ‘관측된’ 변수와 관련 | 결측값 자체와 관련 (가장 다루기 어려움) |
| 결측 확률 | 모든 관측치에 대해 동일 | 다른 관측된 변수 값에 따라 달라짐 | 누락된 값 자체의 크기나 특성에 따라 달라짐 |
| 단순 삭제 시 편향 | 없음 (단, 표본 크기 감소) | 발생 가능 | 심각한 편향 발생 가능 |
| 처리 난이도 | 낮음 | 중간 (적절한 통계적 처리 필요) | 높음 (도메인 지식, 복잡한 모델 필요) |
| 현실적 발생 빈도 | 드묾 | 비교적 흔함 | 흔함 |
| 예시 | 설문지 무작위 분실 | 성별에 따른 특정 질문 무응답 | 고소득층의 소득 질문 무응답, 건강 나쁜 사람의 건강 설문 무응답 |
실제 데이터에서는 이 세 가지 유형이 혼재되어 나타나거나 명확히 구분하기 어려운 경우가 많습니다. 따라서 결측 메커니즘을 추론할 때는 통계적 검정(예: Little’s MCAR test)과 함께 해당 데이터가 생성된 배경에 대한 도메인 지식을 종합적으로 활용하는 것이 중요합니다.
주요 결측값 처리 방법 상세 분석 🛠️🩹
결측값의 유형을 파악했다면, 이제 실제 분석에 사용할 수 있도록 데이터를 처리해야 합니다. 어떤 처리 방법을 선택하느냐에 따라 분석 결과의 질이 크게 달라질 수 있으므로 신중한 접근이 필요합니다.
처리 방법 선택의 중요성
결측값 처리 방법을 선택할 때는 다음 사항들을 종합적으로 고려해야 합니다.
- 결측의 유형 (MCAR, MAR, MNAR): 앞서 설명한 것처럼 결측 메커니즘에 따라 적합한 처리 방법이 다릅니다.
- 결측의 양과 패턴: 전체 데이터에서 결측치가 차지하는 비율, 특정 변수에 집중되어 있는지 아니면 여러 변수에 흩어져 있는지 등을 고려해야 합니다.
- 데이터의 특성: 변수의 종류(수치형, 범주형), 데이터의 분포, 변수 간의 관계 등을 고려해야 합니다.
- 분석의 목적: 최종적으로 수행하고자 하는 분석의 종류(예: 단순 기술 통계, 회귀 분석, 머신러닝 모델링)와 그 결과의 중요도에 따라 처리 방법의 정교함 수준이 달라질 수 있습니다.
- 가용 시간 및 자원: 일부 정교한 처리 방법은 많은 계산 시간과 전문 지식을 요구할 수 있습니다.
1. 완전 분석법 (Complete Case Analysis / Listwise Deletion) – 삭제하기 🗑️
정의:
완전 분석법은 결측값이 하나라도 포함된 레코드(행) 전체를 분석 대상에서 완전히 제외하는 가장 간단하고 직접적인 방법입니다. 즉, 모든 변수에 대해 완전한 값을 가진 케이스들만 분석에 사용합니다.
장점:
- 구현이 매우 간단하고 쉽습니다.
- 결측값을 처리한 후 남은 데이터는 모든 변수에 대해 완전한 값을 가지므로, 일부 통계 분석 기법을 바로 적용하기 용이합니다.
- 결측이 MCAR(완전 무작위 결측)이라면, 단순 삭제로 인한 편향은 발생하지 않습니다. (단, 다른 문제는 여전히 존재)
단점:
- 데이터 손실이 매우 클 수 있습니다. 특히 결측치가 여러 변수에 걸쳐 광범위하게 분포되어 있거나, 특정 변수에 결측이 많은 경우, 분석 가능한 데이터의 양이 급격히 줄어들어 표본의 대표성을 잃을 수 있습니다.
- 표본 크기 감소로 인해 통계적 검정력(Statistical Power)이 약화되어, 실제로는 유의미한 차이나 관계가 존재하더라도 이를 발견하지 못할 가능성이 커집니다.
- 결측이 MAR(무작위 결측) 또는 MNAR(비무작위 결측)인 경우에는 심각한 편향(Bias)을 야기하여 분석 결과를 왜곡시킬 수 있습니다. 예를 들어, 특정 그룹의 사람들이 특정 질문에 더 많이 응답하지 않는 경향(MAR)이 있는데 이들을 모두 삭제해버리면, 그 그룹의 특성이 분석 결과에 제대로 반영되지 않습니다.
적합 상황:
- 전체 데이터에서 결측치가 차지하는 비율이 매우 작고(예: 5% 미만), 그 결측이 MCAR이라고 가정할 수 있는 경우.
- 결측값을 삭제하더라도 분석에 필요한 충분한 양의 데이터가 확보되는 경우.
- 다른 정교한 처리 방법을 적용하기에는 시간이나 자원이 매우 부족한 경우 (단, 그 한계를 명확히 인지해야 함).
2. 평균 대치법 (Mean Imputation) – 평균으로 채우기 M
정의:
평균 대치법은 수치형 변수의 결측값을 해당 변수의 관측된 값들의 평균(mean)으로 대체하는 방법입니다. 가장 간단하고 직관적인 대치 방법 중 하나입니다.
장점:
- 구현이 매우 간단하고 계산이 빠릅니다.
- 데이터 손실 없이 모든 케이스를 분석에 활용할 수 있습니다.
- 변수의 전체 평균값을 유지시키는 효과가 있습니다.
단점:
- 데이터의 실제 분산(variance)을 과소평가하게 됩니다. 결측값을 모두 동일한 평균값으로 대체하므로, 데이터의 다양성이 줄어들고 분포가 평균 주변으로 몰리는 현상이 나타납니다.
- 변수 간의 상관관계(correlation)를 왜곡시킬 수 있습니다. 다른 변수와의 관계를 고려하지 않고 단순히 평균으로 대체하므로, 원래 존재했던 상관관계가 약해지거나 없던 상관관계가 나타날 수 있습니다.
- 추정치의 표준오차(standard error)를 과소 추정하여, 통계적 유의성 검정에서 잘못된 결론을 내릴 위험이 있습니다. (즉, 실제보다 더 유의미한 결과로 해석될 수 있음)
- 이상치(outlier)가 있는 경우 평균값이 영향을 받아 적절하지 않은 값으로 대체될 수 있습니다.
적합 상황:
- 결측치가 매우 적고(예: 5% 미만), 해당 변수의 분포가 대칭적이며, 다른 변수와의 관계가 분석의 주요 관심사가 아닐 때 매우 제한적으로 사용될 수 있습니다.
- 하지만 일반적으로는 단독 사용 시 많은 문제점을 야기하므로, 다른 정교한 방법의 적용이 어려울 경우에만 신중하게 고려해야 하며, 그 한계를 명확히 인지해야 합니다.
3. 단순 대치법 확장: 중앙값/최빈값 대치 (Median/Mode Imputation) 🏅👑
평균 대치법의 단점을 일부 보완하기 위해 중앙값이나 최빈값을 사용하기도 합니다.
- 중앙값 대치 (Median Imputation):
- 정의: 수치형 변수의 결측값을 해당 변수의 중앙값(median)으로 대체합니다.
- 특징: 데이터에 이상치가 많거나 분포가 한쪽으로 치우쳐 있을 경우, 평균값보다 대표성이 높은 중앙값을 사용하는 것이 더 안정적입니다. 평균 대치법과 마찬가지로 분산 과소평가 등의 문제는 여전히 존재합니다.
- 최빈값 대치 (Mode Imputation):
- 정의: 범주형 변수의 결측값을 해당 변수에서 가장 빈번하게 나타나는 값(최빈값, mode)으로 대체합니다.
- 특징: 범주형 데이터에 적용하기 용이하지만, 특정 값의 빈도만 과도하게 높일 수 있고, 다중 최빈값이 존재할 경우 선택의 문제가 발생할 수 있습니다.
장단점 및 적합 상황: 평균 대치법과 유사하지만, 데이터의 분포 특성(이상치 유무, 범주형 여부)에 따라 평균 대신 중앙값이나 최빈값을 선택하는 것이 더 적절할 수 있습니다.
4. 회귀 대치법 (Regression Imputation) – 관계를 이용해 예측하기 📈
정의:
회귀 대치법은 결측값이 있는 변수 Y와 다른 완전한 변수(들) X 간의 회귀 관계(regression relationship)를 이용하여, 결측값을 가진 레코드의 X 값들을 회귀식에 대입하여 Y의 결측값을 예측하고 그 예측값으로 대체하는 방법입니다.
장점:
- 단순 평균/중앙값 대치보다 더 정교하며, 변수 간의 관계를 어느 정도 고려합니다.
- 데이터의 특성을 반영한 값으로 대치하므로, 데이터의 원래 분포를 덜 왜곡시킬 수 있습니다.
단점:
- 회귀 모델이 완벽하게 예측할 수는 없으므로, 예측 오차가 존재합니다. 하지만 일반적인 회귀 대치는 이 오차항을 무시하고 예측값 자체로 대체하므로, 실제 분산보다 작은 분산을 가진 값으로 대체하게 되어 여전히 분산 과소평가의 문제가 발생할 수 있습니다. (이를 보완하기 위해 예측값에 무작위 오차항을 추가하는 확률적 회귀 대치(Stochastic Regression Imputation)도 있습니다.)
- 다른 변수들과의 상관관계가 높은 경우에는 좋은 성능을 보이지만, 그렇지 않다면 평균 대치와 큰 차이가 없을 수 있습니다.
- 다중공선성(multicollinearity) 문제가 있는 경우 회귀 모델의 안정성이 떨어질 수 있습니다.
- 모델을 구축하고 예측하는 데 계산 비용이 발생합니다.
적합 상황:
- 결측값이 있는 변수가 다른 변수들과 뚜렷한 선형 관계를 가지고 있다고 판단될 때.
- 단순 대치 방법보다 더 정교한 대치를 원하지만, 다중 대치와 같이 복잡한 방법은 적용하기 어려울 때.
5. 다중 대치법 (Multiple Imputation, MI) – 여러 가능성을 고려하기 🎲🎲🎲
정의:
다중 대치법(MI)은 결측값을 단 하나의 값으로 대체하는 것이 아니라, 결측값의 불확실성을 반영하여 통계적 모델을 통해 여러 개(보통 3~10개)의 그럴듯한 값으로 여러 번 대체하여, 여러 개의 완전한 데이터셋을 생성하는 정교한 방법입니다. 이렇게 생성된 각 데이터셋을 개별적으로 분석한 후, 그 결과들을 특정한 규칙(Rubin’s Rules)에 따라 통합하여 최종 결론을 도출합니다.
장점:
- 결측으로 인한 불확실성을 분석 결과에 반영하므로, 단순 대치법의 주요 단점인 분산 과소평가 및 표준오차 과소 추정 문제를 상당 부분 해결할 수 있습니다.
- MAR(무작위 결측) 가정 하에서 통계적으로 매우 타당하고 효율적인 추론 결과를 제공하는 것으로 알려져 있습니다.
- 다양한 유형의 변수와 복잡한 결측 패턴에도 적용 가능합니다.
단점:
- 개념적으로나 계산적으로 다른 방법들보다 복잡하며, 구현하고 해석하는 데 통계적 전문 지식이 요구됩니다.
- 여러 개의 데이터셋을 생성하고 분석해야 하므로 계산 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.
- 대치 모델을 어떻게 설정하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
적합 상황:
- 분석 결과의 정확성과 신뢰성이 매우 중요하며, 결측으로 인한 불확실성을 제대로 반영하고자 할 때.
- 결측이 MAR 패턴을 따르고, 데이터의 양이 충분하며, 통계적 전문성을 갖춘 분석가가 있을 때 가장 효과적입니다.
- 학술 연구나 중요한 정책 결정 등 신중한 분석이 요구되는 분야에서 널리 사용됩니다.
6. 최근접 이웃 대치법 (K-Nearest Neighbors Imputation, KNN Imputation) – 이웃에게 물어보기 🏘️
정의:
KNN 대치법은 결측값이 있는 특정 레코드에 대해, 데이터 공간에서 그 레코드와 가장 가까운(유사한) K개의 이웃 레코드들을 찾은 후, 이 K개 이웃들의 해당 변수 값을 이용하여 결측값을 대체하는 방법입니다. 수치형 변수의 경우 K개 이웃 값들의 평균이나 중앙값을 사용하고, 범주형 변수의 경우 다수결(최빈값)을 사용할 수 있습니다.
장점:
- 수치형 변수와 범주형 변수 모두에 적용 가능합니다.
- 데이터의 국소적인 구조(local structure)를 반영하여 대치값을 결정하므로, 데이터의 특성을 잘 살릴 수 있습니다.
- 별도의 모델을 구축할 필요가 없습니다. (비모수적 방법)
단점:
- K값 선택이 결과에 큰 영향을 미칩니다. 적절한 K값을 찾는 것이 중요합니다.
- 데이터셋이 클 경우, 각 결측치에 대해 모든 데이터 포인트와의 거리를 계산해야 하므로 계산 비용이 매우 높을 수 있습니다. (특히 고차원 데이터의 경우 ‘차원의 저주’ 문제 발생 가능)
- 이상치에 민감하게 반응할 수 있습니다.
- 변수의 스케일에 따라 거리 계산 결과가 달라지므로, 필요시 정규화 등의 전처리가 선행되어야 합니다.
적합 상황:
- 데이터셋의 크기가 너무 크지 않고, 변수 간의 복잡한 관계보다는 데이터 포인트 간의 유사성을 기반으로 대치하는 것이 합리적이라고 판단될 때.
- 수치형과 범주형 변수가 혼재된 데이터셋에 적용하고자 할 때.
주요 결측값 처리 방법 요약
| 처리 방법 | 주요 정의 | 장점 | 단점 | 적합 상황 (결측 유형 등) |
| 완전 분석법(삭제) | 결측 포함 레코드 전체 제거 | 구현 간단, 남은 데이터 완전 | 데이터 손실 큼, 검정력 약화, 편향 발생 (MCAR 아닐 시) | 결측 매우 적고 MCAR, 삭제해도 데이터 충분 시 |
| 평균/중앙값/최빈값 대치 | 해당 변수의 평균/중앙값/최빈값으로 대체 | 구현 간단, 데이터 손실 없음 | 분산 과소평가, 상관관계 왜곡, 표준오차 과소 추정 | 결측 적고, 변수 분포 고려, 다른 변수와 관계 중요치 않을 때 (제한적) |
| 회귀 대치법 | 다른 변수와의 회귀 관계 이용 예측값으로 대체 | 변수 간 관계 고려, 단순 대치보다 정교 | 분산 과소평가 가능성, 모델 구축 필요, 계산 비용 발생 | 결측 변수가 다른 변수와 선형 관계 뚜렷 시 |
| 다중 대치법 (MI) | 여러 개의 가능한 값으로 여러 번 대체하여 여러 데이터셋 생성 후 통합 분석 | 결측 불확실성 반영, 분산/표준오차 문제 개선, MAR에서 유효한 추론 | 계산 복잡, 전문성 요구, 시간 소요 | 결과 신뢰성 매우 중요, MAR 가정, 통계적 전문성 확보 시 |
| KNN 대치법 | 가장 유사한 K개 이웃 값으로 대체 | 수치형/범주형 모두 가능, 국소적 구조 반영 | K값 선택 중요, 계산 비용 높을 수 있음, 고차원 데이터 성능 저하 가능 | 데이터셋 크기 적당, 유사성 기반 대치 합리적 시 |
현명한 결측값 처리를 위한 실전 가이드 💡📝
결측값 처리는 단순히 특정 기법을 적용하는 것을 넘어, 데이터에 대한 깊이 있는 이해와 분석 목적에 대한 명확한 인식을 바탕으로 이루어져야 하는 섬세한 작업입니다.
결측 패턴 시각화 및 분석
결측값을 처리하기 전에, 어떤 변수에 얼마나 많은 결측이 있는지, 그리고 그 결측이 특정 패턴을 보이는지 시각적으로 탐색하고 분석하는 것이 매우 중요합니다.
- 결측 빈도 확인: 각 변수별 결측값의 개수와 비율을 확인합니다.
- 결측 매트릭스(Missingness Matrix) 또는 결측 맵(Missingness Map): 데이터셋 전체에서 결측값의 분포를 시각적으로 보여주어, 특정 행이나 열에 결측이 집중되어 있는지, 아니면 무작위적으로 흩어져 있는지 등을 파악합니다.
- 변수 간 결측 상관관계: 특정 변수에 결측이 있을 때 다른 변수에도 결측이 함께 나타나는 경향이 있는지 등을 살펴봅니다.
이러한 탐색을 통해 결측의 유형(MCAR, MAR, MNAR)을 추론하고, 적절한 처리 전략을 세우는 데 도움을 받을 수 있습니다.
도메인 지식 적극 활용
데이터가 생성된 특정 분야(도메인)에 대한 지식은 결측의 원인을 이해하고 그 의미를 해석하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 의료 데이터에서 특정 검사 항목의 결측이 특정 질병군 환자에게서만 나타난다면, 이는 MNAR일 가능성이 높으며, 이를 무시하고 분석하면 심각한 편향을 초래할 수 있습니다. 해당 분야 전문가와의 협의를 통해 결측 발생의 맥락을 파악하고, 어떤 처리 방법이 가장 합리적인지 판단해야 합니다.
단일 방법 고집 금물, 복합적 접근과 비교
모든 상황에 완벽하게 들어맞는 단 하나의 결측값 처리 방법은 없습니다. 따라서 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 여러 가지 처리 방법을 시도해보고, 그 결과를 비교하여 가장 적절한 방법을 선택하는 유연성이 필요합니다. 때로는 서로 다른 변수에 대해 각기 다른 처리 방법을 적용하거나, 여러 방법을 조합하여 사용하는 복합적인 접근이 더 효과적일 수 있습니다.
처리 결과 기록 및 투명성 확보
어떤 결측값 처리 방법을 사용했고, 그 이유는 무엇이며, 처리 결과 데이터셋은 어떻게 변경되었는지 모든 과정을 상세히 기록하고 문서화하는 것이 매우 중요합니다. 이는 분석 결과의 재현성을 보장하고, 다른 연구자나 동료들이 분석 과정을 이해하고 검증하는 데 도움을 줍니다. 또한, 분석 결과 발표 시 결측값 처리 방법과 그로 인한 잠재적인 한계를 명시하여 투명성을 확보해야 합니다.
처리 후 데이터 검증
결측값을 처리한 후에는 대치된 값이 합리적인 범위 내에 있는지, 원래 데이터의 분포를 심각하게 왜곡시키지는 않았는지, 변수 간의 관계가 부자연스럽게 변하지는 않았는지 등을 반드시 검증해야 합니다. 시각화 도구나 기술 통계량을 활용하여 처리 전후의 데이터를 비교하고, 만약 문제가 발견된다면 다른 처리 방법을 고려해야 합니다.
Product Owner는 제품 사용 데이터에서 발생하는 결측값이 사용자 경험의 특정 문제점을 시사할 수 있음을 인지해야 하며(예: 특정 기능 사용 시 오류로 인한 데이터 누락), User Researcher는 설문 응답의 결측 패턴을 통해 응답자의 심리나 설문 설계의 문제점을 파악할 수도 있습니다. 이처럼 결측값 자체도 때로는 중요한 정보를 담고 있을 수 있음을 기억해야 합니다.
결론: 결측값 처리, 분석의 질을 결정하는 섬세한 예술 🎨✨
결측값의 불가피성과 적극적 대응의 중요성
데이터 분석 과정에서 결측값을 마주하는 것은 피할 수 없는 현실입니다. 중요한 것은 이러한 결측값의 존재를 인지하고, 그 특성을 정확히 파악하며, 분석 목적에 맞게 적극적으로 대응하는 자세입니다. 결측값을 어떻게 처리하느냐에 따라 분석 결과의 신뢰성과 유효성이 크게 달라질 수 있으며, 이는 곧 데이터 기반 의사결정의 질을 좌우하는 핵심적인 요소가 됩니다.
단순 기술이 아닌, 데이터 이해 기반의 판단
결측값 처리는 단순히 몇 가지 통계적 기법을 기계적으로 적용하는 기술적인 작업이 아닙니다. 이는 데이터가 생성된 맥락에 대한 깊이 있는 이해, 결측 발생 메커니즘에 대한 합리적인 추론, 그리고 분석 목적과 데이터의 특성을 종합적으로 고려한 섬세한 판단이 요구되는 일종의 ‘예술’과도 같습니다.
데이터 분석가, 데이터 과학자뿐만 아니라 데이터를 활용하여 가치를 창출하고자 하는 모든 이들에게 결측값 처리에 대한 올바른 이해와 신중한 접근은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 오늘 살펴본 다양한 결측의 유형과 처리 방법들이 여러분의 데이터 분석 여정에서 마주치는 ‘빈칸’들을 현명하게 채우고, 더욱 빛나는 분석 결과를 얻는 데 든든한 밑거름이 되기를 바랍니다.