전체 컬럼 EDA - 전처리 결정

1. Cus_info 컬럼별 분석

cus_info.csv(10,000건): 고객 및 주거래계좌 정보

1. sex_dit_cd: 성별 categorical

   • 남성 : 여성 = 6:4

2. cus_age_stn_cd: 연령대

   • 평균 : 4.68(40~50사이)
   • 20-60대 골고루 분포(1250~1500명사이)

3. ivs_icn_cd: 투자성향 categorical

   • 안정추구, 위험중립,적극투자 : 각각 1500~2000명사이
   • 미정의(결측치)가 가장 많음 : 3500이상

4. cus_aet_stn_cd: 자산구간

   • 평균 : 2.4(2000~3000만원사이)
   • 1000만원미만이 가장 많음 : 3500명
   • 1000만원~3000만원 : 2750명

5. mrz_pdt_tp_sgm_cd: 주거래상품군 categorical

   • ㄹㅇ 국내주식이 거의다임(거의 만명모두)
   • 해외주식 아주아주 약간

   → feature에서 제거해도 될까? 해외주식에 대한 학습도 잘 안될듯

6. lsg_sgm_cd: Life Stage categorical

   • 직장인이 가장 많음

7. tco_cus_grd_cd: 서비스 등급categorical ordinal

   • 1: topclass - 5 : blue : 5쪽으로 갈수록 증가하는 형태

   • 9:등급 미정의(수익기여도 10만원 미만?)

     →주거래업종구분에서 매매가 없는 사람들과 수익기여도가 굉장히 적은 사람들

   • 99 : 결측치 (거의없음)

8. tot_ivs_te_sgm_cd: 총 투자기간 categorical

9. mrz_btp_dit_cd: 주거래업종구분categorical

   • 제조가 가장많음
   • 비매매 약 2000명 → 거래가 없어서 결측치로 처리하고 해당 고객의 데이터 모두 제거해야하는가?