데이터 분석 · AI 기초집LESSON 04

CSV·JSON·표 데이터 구조 이해하기

난이도초급

예상 시간35분

선수지식이전 강의

4강. CSV·JSON·표 데이터 구조 이해하기

1. 이번 강의에서 해결할 문제

CSV의 모든 값은 겉으로 문자열처럼 보일 수 있고 한 행의 의미가 불명확하면 중복과 집계 단위가 뒤섞입니다. 데이터 구조와 열 의미를 먼저 정의해야 합니다.

2. 학습 목표

3. 핵심 개념

CSV는 행과 열의 표를 교환하기 좋고 JSON은 중첩 구조와 메타데이터 표현에 유리합니다. 이 프로젝트의 기본 키는 session_id이며 player_id는 가상 식별자입니다. win은 0/1, match_date는 ISO 날짜로 정하고 결측·중복·이상치 학습용 행을 의도적으로 포함합니다.

4. 단계별 실습

1. 예제 파일 작성

실행 환경: 코드 편집기

실행 위치: C:\dev\game-data-lab

실행 전 확인: 기존 파일이 있으면 내용을 덮어쓰지 말고 Git diff로 이번 강의 변경 범위를 확인합니다. 실제 개인정보·API Key·토큰은 사용하지 않습니다.

대상 파일: data/raw/game_sessions.csv

data/raw/game_sessions.csv
session_id,player_id,game_mode,play_minutes,score,win,character,match_date
S001,P001,ranked,18,1280,1,Mage,2026-01-03
S002,P002,ranked,26,970,0,Knight,2026-01-03
S003,P003,casual,14,820,1,Rogue,2026-01-04
S004,P001,casual,21,910,0,Mage,2026-01-05
S005,P004,ranked,32,1410,1,Knight,2026-01-05
S006,P005,casual,17,,0,Rogue,2026-01-06
S007,P006,ranked,44,1530,1,Mage,2026-01-07
S008,P002,casual,11,760,0,Knight,2026-01-07
S009,P007,ranked,29,1190,1,Rogue,2026-01-08
S010,P008,casual,23,880,1,Mage,2026-01-08
S011,P009,ranked,360,1680,1,Knight,2026-01-09
S004,P001,casual,21,910,0,Mage,2026-01-05

2. 실행과 결과 확인

실행 환경: Windows PowerShell

실행 위치: C:\dev\game-data-lab

실행 전 확인: Python 코드는 프로젝트의 .venv 인터프리터를 사용하고 입력 파일 경로가 존재하는지 확인합니다.

대상: data/raw/game_sessions.csv과 이 강의가 만드는 출력

Windows PowerShell
Set-Location C:\dev\game-data-lab
Get-Content .\data\raw\game_sessions.csv -TotalCount 5
Import-Csv .\data\raw\game_sessions.csv | Measure-Object

예상 결과: 헤더와 첫 네 행이 보이고 PowerShell은 헤더를 제외한 12개 데이터 행을 셉니다.

5. 분석 또는 모델이 동작하는 이유

헤더는 열 이름을 제공하고 각 줄은 같은 스키마의 관찰 한 건입니다. 데이터 사전에는 열 이름, 의미, 예상 타입, 허용 범위, 결측 허용 여부를 기록해야 이후 정제 판단이 일관됩니다.

6. 자주 하는 실수와 해결법

7. 직접 실습

8. 이해 점검 질문 3개

9. 핵심 요약

MINI QUIZ