Streamlit으로 EDA 플레이그라운드 구축하기

데이터 전처리 및 시각화 앱을 위한 EDA 플레이그라운드 구축하기 - Towards AI 모든 데이터 분석가들이 경험한 일이 있을 것이다. 새로운 모델을 사용해 새로운 데이터셋을 분석하려는 순간, 수많은 시간을 결측치 처리, 범주형 변수 인코딩, 특성 스케일링 등에 할애하게 된다. 이뿐만 아니라, 새로운 데이터셋을 다룰 때마다 비슷한 코드를 반복적으로 작성해야 한다. 이 과정은 지루할 뿐만 아니라, 분석의 핵심에 집중할 수 없게 만든다. 지난주, 복잡한 데이터셋을 처리하는 프로젝트를 진행하면서, 나는 스스로에게 물었다. "왜 데이터를 인터랙티브하게 다룰 수 없을까?" 결과적으로, 이는 가능하다는 것을 알게 되었다. 이 글에서는 CSV 파일을 업로드하고, 데이터를 탐색하며 전처리를 할 수 있는 인터랙티브한 EDA 플레이그라운드 앱을 Streamlit을 사용해 만들어볼 것이다. 또한, 정제된 데이터셋을 다운로드할 수 있는 기능도 포함될 예정이다. 시작해보자. 왜 Streamlit을 사용하는가? Streamlit에 익숙하지 않은 사람들을 위해 간단히 설명하자면, 이는 파이썬 라이브러리로, 스크립트를 인터랙티브한 웹 앱으로 변환해주는 도구이다. 간단한 대시보드, 실험, 내부 도구를 만들기에 매우 적합하다. 이 글에서 우리가 만들 앱은 데이터를 업로드하고, 시각화하며, 전처리를 수행하는 기능을 갖춘 간단한 도구이다. 이는 분석 과정을 훨씬 더 효율적이고 직관적으로 만들 수 있다. 우리 앱은 어떤 기능을 수행할까? 사용자는 CSV 파일을 업로드할 수 있고, 데이터를 간단히 탐색할 수 있다. 또한, 결측치를 처리하거나, 범주형 변수를 인코딩하거나, 특성을 스케일링하는 등의 전처리 작업을 간단한 인터페이스를 통해 수행할 수 있다. 이 모든 과정은 웹 기반의 인터랙티브한 환경에서 이루어지며, 최종적으로 정제된 데이터를 다운로드할 수 있다. 이는 반복적인 작업을 줄이고, 분석에 집중할 수 있도록 도와준다. Streamlit은 사용하기 쉽고, 코드를 작성하는 것만으로도 웹 앱을 만들 수 있는 장점이 있다. 이는 데이터 분석가들이 자신의 아이디어를 빠르게 구현하고, 팀원들과 공유할 수 있도록 지원한다. 또한, 다양한 위젯과 구성 요소를 통해 사용자 인터페이스를 쉽게 만들 수 있다. 이번 글에서는 간단한 EDA 플레이그라운드 앱을 구축하는 방법을 단계별로 안내할 것이다. 먼저, Streamlit을 설치하고, 데이터 업로드 기능을 구현한다. 그 다음, 데이터를 탐색하고, 전처리 옵션을 제공할 수 있도록 인터페이스를 설계한다. 마지막으로, 전처리된 데이터를 다운로드할 수 있는 기능을 추가할 것이다. 이 앱을 통해 사용자는 데이터를 직접 조작하고, 시각화를 통해 데이터의 특성을 파악할 수 있다. 또한, 복잡한 코드를 작성하지 않아도 데이터 전처리를 수행할 수 있어, 분석의 효율성을 높일 수 있다. 이는 특히 데이터 분석 초보자에게 유용하며, 경험 많은 분석가에게도 반복 작업을 줄여주는 도구가 될 수 있다. Streamlit을 사용하면, 기존의 스크립트를 기반으로 하되, 웹 기반의 사용자 인터페이스를 쉽게 구현할 수 있다. 이는 데이터 분석 과정을 더욱 투명하고 효율적으로 만들어준다. 또한, 다양한 기능을 추가해 사용자 맞춤형 앱을 만들 수 있어, 개인이나 팀의 필요에 맞게 유연하게 조정할 수 있다. 결론적으로, EDA 플레이그라운드는 데이터 전처리와 시각화를 쉽게 할 수 있는 인터랙티브한 도구이다. Streamlit을 사용하면 이와 같은 앱을 빠르게 개발하고, 활용할 수 있다. 이 글을 통해 자신만의 EDA 플레이그라운드를 만들고, 데이터 분석 과정을 더욱 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 배워보자.