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데이터 랭글링은 데이터 과학과 분석에서 필수적인 과정으로, 원시 데이터를 분석에 적합한 형식으로 준비하는 작업을 의미한다.  이 과정은 데이터를 청소하고 구조화하는 것을 포함하며, 분석에 필요한 데이터를 더 쉽게 다룰 수 있도록 도와준다. 데이터 랭글링을 거치지 않은 데이터는 종종 불완전하거나 부정확할 수 있어서, 올바른 분석 결과를 도출해내기 어렵다.  데이터 랭글링의 주요 단계는 다음과 같다. 1. 데이터 정제:  원시 데이터는 누락된 값, 중복된 값, 비정상적인 데이터(이상치) 등 불완전한 부분이 있을 수 있다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 작업을 수행한다누락된 데이터 처리: 결측값을 평균 값으로 채우거나, 특정 규칙에 따라 제거 또는 대체할 수 있다.중복 데이터 제거: 중복된 데이터 행을 찾아..