회귀식 예측은 결측값을 채우는 가장 정밀하고 논리적인 방법 중 하나입니다. 이 글에서는 회귀식 예측의 개념을 시작으로, 금융 데이터를 활용한 실무 적용 사례를 상세히 다룹니다. 장점과 한계는 물론, 평균·최빈값·다중 대체 방식과의 비교도 포함됩니다. 데이터 분석에서 예측값 이상의 통찰을 얻고 싶은 분께 권합니다.1. 데이터의 공백, 수학으로 메우다데이터 분석에서 결측값은 피할 수 없는 문제입니다. 누락된 응답, 센서 오류, 전송 문제 등 다양한 이유로 값이 비어 있는 상황은 자주 발생하죠. 이 공백을 어떻게 메우느냐에 따라 분석의 품질이 결정되며, 때론 전체 해석이 바뀌기도 합니다.여러 대체 방식 중에서도 회귀식 예측은 가장 논리적이고 통계적으로 정밀한 접근으로 평가받습니다. 회귀 분석은 본래 변수 간 ..