결측치 · 이상치 시뮬레이터

결측치(Missing Value)란 데이터셋에서 값이 기록되지 않은 항목입니다. 결측 비율과 패턴(무작위·연속·컬럼 집중)에 따라 분석 결과와 보간 전략이 달라집니다. 샘플 데이터 또는 CSV / XLSX 파일을 직접 업로드해 탐지 결과를 확인하세요.

데이터 소스

결측 비율 15% 패턴

이상치 비율 5%

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전체 셀 수

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결측 셀 수

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결측 비율

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완전한 행 비율

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이상치 셀 수

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이상치 비율

결측 히트맵 — Y축: 변수 · X축: 관측치

정상

결측

이상치

컬럼별 결측 비율

시간 축 결측 분포

분석을 실행하면 해석이 표시됩니다.

이상치(Outlier)는 다른 데이터와 크게 다른 값으로, 센서 오류·이벤트·노이즈 등이 원인입니다. Z-Score는 평균·표준편차 기반, IQR은 사분위수 기반으로 이상치를 탐지합니다. 업로드한 파일이 있으면 해당 데이터로 자동 전환됩니다.

데이터 소스

이상치 강도 강 컬럼 방법

Z-Score 임계값 2.5 IQR 배수 1.5

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전체 관측치

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탐지된 이상치

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이상치 비율

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정상 범위

산점도 — 이상치 강조

정상

이상치

분포 히스토그램 + 탐지 경계

탐지된 이상치 목록

#	인덱스	값	Z-Score	IQR 판정	상태
탐지 실행 후 결과가 표시됩니다

분석을 실행하면 해석이 표시됩니다.

결측치 보간(Imputation)은 누락된 값을 통계적·수학적 방법으로 채우는 과정입니다. 방법에 따라 결과가 크게 달라지며, RMSE로 원본 대비 정확도를 비교할 수 있습니다. 업로드한 파일이 있으면 해당 데이터로 자동 전환됩니다.

데이터 소스

결측 비율 20% 패턴 컬럼

보간 방법 선택

보간 전/후 비교

원본 (참조)

결측 포함 데이터

보간 결과

방법별 RMSE 비교 (낮을수록 정확)

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현재 방법 RMSE

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최우수 방법

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최저 방법

보간 실행 후 결과가 표시됩니다.

박스플롯(Box Plot)은 Min · Q1 · Median · Q3 · Max 5가지 요약 통계를 하나의 그래프로 시각화합니다. 단계별로 추가 버튼을 눌러 각 요소가 어떻게 박스플롯을 구성하는지 순서대로 확인하세요.

데이터 소스

컬럼

원시 데이터

단계별 박스플롯 구성

1 / 6

5수치 요약 통계 — 단계별 공개

통계량	값	단계

박스플롯 시뮬레이션