결측값 제외는 통계와 코딩에서 데이터를 정제하는 핵심 과정입니다. 이 글에서는 결측값 지정 방식, Python·R·SPSS 코드 예시, 실무에서의 오류 경험과 처리 팁까지 자세히 설명합니다.1. 데이터 분석의 첫 관문, 결측값우리가 데이터를 다룰 때 가장 먼저 마주하는 벽은 ‘결측값’입니다. 설문지에 누락된 항목, 센서가 기록하지 못한 값, 혹은 데이터 입력자가 실수로 비워둔 칸. 이런 값들은 통계 분석이나 머신러닝 모델링에서 큰 오류를 일으킬 수 있기 때문에 반드시 사전에 정리되어야 합니다. 이 작업을 우리는 흔히 결측값 제외라고 부릅니다.2. 결측값 제외는 왜 중요한가?통계 분석에서는 한 항목이라도 결측값이 포함되면, 평균 계산이 불가능하거나 표본 수가 줄어드는 등의 문제가 발생합니다. 특히 회귀분석..