Data Analysis 테스트 전략 완벽 가이드

데이터 분석 코드의 품질을 보장하기 위한 효과적인 테스트 전략을 학습합니다. 단위 테스트부터 데이터 품질 검증까지 실전 예제로 배워봅니다.

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들어가며

이 글에서는 Data Analysis 테스트 전략 완벽 가이드에 대해 상세히 알아보겠습니다. 총 10가지 주요 개념을 다루며, 각각의 개념에 대한 설명과 실제 코드 예제를 함께 제공합니다.

목차

1. 기본_단위_테스트
2. 데이터프레임_테스트
3. 결측값_처리_테스트
4. 이상값_탐지_테스트
5. 데이터_필터링_테스트
6. 데이터_집계_테스트
7. 데이터_정규화_테스트
8. Mock_데이터_테스트
9. 예외_처리_테스트
10. 데이터_품질_검증

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1. 기본_단위_테스트

개요

데이터 분석 함수의 기본 단위 테스트를 작성하여 함수의 정확성을 검증합니다.

코드 예제

import pytest

def calculate_mean(data):
    return sum(data) / len(data)

def test_calculate_mean():
    assert calculate_mean([1, 2, 3, 4, 5]) == 3.0
    assert calculate_mean([10, 20]) == 15.0

설명

pytest를 사용하여 평균 계산 함수가 올바르게 작동하는지 검증합니다. assert 문으로 예상 결과와 실제 결과를 비교합니다.

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2. 데이터프레임_테스트

개요

pandas DataFrame의 구조와 내용을 검증하여 데이터 처리 로직의 정확성을 확인합니다.

코드 예제

import pandas as pd

def test_dataframe_structure():
    df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})

    assert list(df.columns) == ['name', 'age']
    assert len(df) == 2
    assert df['age'].dtype == 'int64'

설명

DataFrame의 컬럼명, 행 개수, 데이터 타입을 검증하여 데이터 구조가 예상과 일치하는지 확인합니다.

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3. 결측값_처리_테스트

개요

결측값 처리 로직이 올바르게 작동하는지 검증하여 데이터 정제 과정의 신뢰성을 보장합니다.

코드 예제

def handle_missing_values(df):
    return df.fillna(0)

def test_missing_values():
    df = pd.DataFrame({'value': [1, None, 3]})
    result = handle_missing_values(df)

    assert result['value'].isna().sum() == 0

설명

결측값을 0으로 채우는 함수를 테스트하여 모든 결측값이 제거되었는지 확인합니다.

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4. 이상값_탐지_테스트

개요

통계적 방법으로 이상값을 탐지하는 함수의 정확성을 검증합니다.

코드 예제

def detect_outliers(data):
    mean = sum(data) / len(data)
    std = (sum((x - mean) ** 2 for x in data) / len(data)) ** 0.5
    return [x for x in data if abs(x - mean) > 2 * std]

def test_outliers():
    assert detect_outliers([1, 2, 3, 100]) == [100]

설명

평균에서 2 표준편차 이상 벗어난 값을 이상값으로 탐지하는 로직을 테스트합니다.

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5. 데이터_필터링_테스트

개요

조건에 맞는 데이터를 필터링하는 함수가 올바르게 작동하는지 검증합니다.

코드 예제

def filter_adults(df):
    return df[df['age'] >= 18]

def test_filter_adults():
    df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [15, 25]})
    result = filter_adults(df)

    assert len(result) == 1
    assert result.iloc[0]['name'] == 'Bob'

설명

성인만 필터링하는 함수를 테스트하여 조건에 맞는 데이터만 반환되는지 확인합니다.

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6. 데이터_집계_테스트

개요

그룹별 집계 함수가 정확한 결과를 반환하는지 검증합니다.

코드 예제

def group_by_category(df):
    return df.groupby('category')['value'].sum()

def test_aggregation():
    df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'A', 'B'], 'value': [10, 20, 30]})
    result = group_by_category(df)

    assert result['A'] == 30
    assert result['B'] == 30

설명

카테고리별로 값을 합산하는 함수를 테스트하여 집계 로직이 정확한지 확인합니다.

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7. 데이터_정규화_테스트

개요

데이터 정규화 함수가 올바른 범위로 값을 변환하는지 검증합니다.

코드 예제

def normalize_data(data):
    min_val, max_val = min(data), max(data)
    return [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]

def test_normalize():
    result = normalize_data([0, 50, 100])
    assert result == [0.0, 0.5, 1.0]

설명

Min-Max 정규화로 데이터를 0-1 범위로 변환하는 함수를 테스트합니다.

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8. Mock_데이터_테스트

개요

외부 데이터 소스를 Mock으로 대체하여 독립적인 테스트를 수행합니다.

코드 예제

from unittest.mock import Mock

def test_data_loading():
    mock_db = Mock()
    mock_db.fetch_data.return_value = [{'id': 1, 'value': 100}]

    result = mock_db.fetch_data()
    assert len(result) == 1
    assert result[0]['value'] == 100

설명

Mock 객체를 사용하여 실제 데이터베이스 없이도 데이터 로딩 로직을 테스트할 수 있습니다.

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9. 예외_처리_테스트

개요

잘못된 입력에 대한 예외 처리가 올바르게 작동하는지 검증합니다.

코드 예제

def safe_divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError("0으로 나눌 수 없습니다")
    return a / b

def test_exception():
    with pytest.raises(ValueError):
        safe_divide(10, 0)

설명

pytest.raises를 사용하여 0으로 나누기 시도 시 적절한 예외가 발생하는지 확인합니다.

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10. 데이터_품질_검증

개요

데이터의 품질 기준을 설정하고 자동으로 검증하여 데이터 신뢰성을 보장합니다.

코드 예제

def validate_data_quality(df):
    checks = {
        'no_nulls': df.isna().sum().sum() == 0,
        'positive_values': (df['age'] > 0).all()
    }
    return all(checks.values())

def test_data_quality():
    df = pd.DataFrame({'age': [25, 30, 35]})
    assert validate_data_quality(df) == True

설명

결측값이 없고 나이가 양수인지 확인하여 데이터 품질 기준을 만족하는지 검증합니다.

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마치며

이번 글에서는 Data Analysis 테스트 전략 완벽 가이드에 대해 알아보았습니다. 총 10가지 개념을 다루었으며, 각각의 사용법과 예제를 살펴보았습니다.

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