데이터 프로파일링은 데이터 세트의 내용을 요약하고, 이를 통해 데이터의 특성을 이해하며, 데이터 품질 문제를 식별하기 위한 과정입니다. 이를 통해 데이터의 일관성, 정확성, 완전성을 평가할 수 있으며, 데이터 분석 또는 모델링 작업 전에 데이터 준비의 중요한 단계를 구성합니다. 프로파일링 결과는 데이터의 분포, 빈도, 누락 값 등을 제공하여 데이터에 대한 보다 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다.
kASTLE에서 프로파일링을 통해 데이터의 형태, 결측 수, 평균값과 같은 결과들을 도출 해낼 수 있으며, 데이터 전처리 과정에서 거쳐야할 과정
