함께하는 데이터 분석

안녕하세요! 오늘은 대표적인 이산형 분포의 종류를 나열해보겠습니다. 1. Discrete Uniform Distribution : When a pmf is constant on the space R of X; we say that the distribution is a discrete uniform abbreviated by DU. 2. Hypergeometric Distribution : Suppose there are N1 success objects and N2 failure objects in a collection N = N1 + N2 of similar objects. When n objects are selected from these N objects at random with withou..

저번에 다 작성하지 못했던 Pandas 라이브러리를 마무리하려고 합니다! 그럼 시작해볼까요? 5-1. 결측치 여부 확인 df2.isnull() df2.isnull().sum() # 각 열마다 결측치 개수 출력 >>> Name 0 Age 0 Score 0 Score2 2 dtype: int64 5-2. 결측치가 존재하는 행 삭제 df2.dropna(how = 'any') # how = 'all' : 행의 모든 값이 NaN인 경우 삭제 5-3. 결측치 대체 df2.fillna(value = 50.0) # 기본적으로 저장 X df2['Score2'].fillna({'two' : 68.0, 'five': 80.0}, inplace = True) # inplace = True : 저장 df2 6-1. 기술 통계 ..

오늘은 말씀드린 대로 NumPy에 이어서 Pandas 라이브러리에 대해 알아보겠습니다! Pandas 라이브러리는 대표적인 데이터 분석 라이브러리이며 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들고 다룰 수 있어 안정적으로 대용량의 데이터를 처리하는 데 매우 편리하다는 장점이 있습니다. 이번에도 마찬가지로 주피터 노트북을 이용했으며 이용하고 싶으시다면 2022.01.22 - [데이터 분석 공부하기/Python] - [Python] Jupyter Notebook 설치 및 실행 [Python] Jupyter Notebook 설치 및 실행 오늘은 간단하게 Anaconda를 설치하여 주피터 노트북을 실행시키는 방법을 알아볼게요! 우선 아나콘다는 수학과 과학 분야에서 사용되는 여러 패키지들을 묶어 놓은 파이썬 배포판이고 ..

안녕하세요! 오늘은 파이썬에서 다차원 배열을 효과적으로 처리할 수 있고 수학 및 과학 연산에 유용한 NumPy 라이브러리에 대해 알아보려고 합니다. 우선 코딩은 주피터 노트북을 활용했습니다! 만약 주피터 노트북을 이용하고 싶으시다면 2022.01.22 - [데이터 분석 공부하기/Python] - [Python] Jupyter Notebook 설치 및 실행 [Python] Jupyter Notebook 설치 및 실행 오늘은 간단하게 Anaconda를 설치하여 주피터 노트북을 실행시키는 방법을 알아볼게요! 우선 아나콘다는 수학과 과학 분야에서 사용되는 여러 패키지들을 묶어 놓은 파이썬 배포판이고 대표적으 tnqkrdmssjan.tistory.com ^^^^ 여기를 눌러주시면 됩니다! 그럼 시작해볼게요~ 1...

오늘은 간단하게 Anaconda를 설치하여 주피터 노트북을 실행시키는 방법을 알아볼게요! 우선 아나콘다는 수학과 과학 분야에서 사용되는 여러 패키지들을 묶어 놓은 파이썬 배포판이고 대표적으로 NumPy, Pandas, Matplotlib 등을 비롯한 많은 패키지를 포함하고 있습니다. 최근 데이터 사이언스와 머신러닝 분야에서 파이썬을 사용하기 위해 설치를 하는 추세입니다! 웹 브라우저에서 작성할 수 있고 마크다운 사용으로 코드 및 주석을 깔끔하게 정리할 수 있다는 장점이 있습니다. 그럼 이제 설치하는 법을 알아볼까요? 우선 https://www.anaconda.com/ 에 들어가셔서 컴퓨터에 맞는 OS를 선택하여 다운받습니다. 설치하여 깔게 되면 Anaconda3 라는 폴더가 생성될 것입니다. 안에 보면 ..

안녕하세요! 오늘은 데이터를 받아보면 이상치와 결측치가 종종 존재하는 경우를 볼 수 있는데요,, 이때 어떻게 처리해야 하는지를 알려드리겠습니다! 그럼 시작하겠습니다. 이상치(outlier) 란? - 통계적 자료 분석의 결과를 왜곡시키거나, 자료 분석의 적절성을 위협하는 변숫값 # 이상치(outlier) 정제하기 - NA 처리하기 outlier >> 85 만약 결측치 제외한 평균값만 구하고 싶다면? mean(outlier$weight, na.rm=T) #결측치 제외하는 함수 쓰고 평균 >>> 85 all.equal(mean(new_outlier$weight), mean(outlier$weight, na.rm=T)) #같은지 확인 >>> True 2. 결측치 대체하기(평균, 최빈값 등등) #결측치 대체하기 ..

안녕하세요! 오늘은 R의 패키지인 ggplot2를 이용하여 여러 가지 그래프를 그리는 방법을 알려드리겠습니다! 그럼 시작하겠습니다 함수 내용 geom_point() 산점도 geom_col() 막대그래프 - 요약표(평균) geom_bar() 막대그래프 - 원자료(빈도) geom_line() 선(시계열) 그래프 geom_boxplot() 상자 그림 ggplot2 설치 및 실행 install.packages("ggplot2") library(ggplot2) #ggplot2 실행 library(dplyr) #dplyr 실행 산점도 그리기 # 산점도 그리기 ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y= hwy)) + geom_point() 이때 x축과 y축을 조절해서 보고 싶다면? # 축 범위..

오늘은 통계 분석할 때 알아두면 편한 dplyr 패키지를 공부할 거예요! 이때 dplyr을 사용하지 않고 결과를 도출하는 코드와 dplyr을 사용하여 결과를 도출하는 2가지 방법 모두 코드를 올려놓을 테니 비교해 보는 재미도 있을 것 같아요!! 그럼 시작해볼까요? dplyr 함수 기능 %>% 함수 연결 filter() 행 추출 select() 열(변수) 추출 arrange() 정렬 mutate() 변수 추가 summarise() 통계량 산출 group_by() 집단별로 나누기 dplyr을 설치하는 방법 # dplyr 설치 install.packages("dplyr") 만약 설치 오류가 난다면 Rstudio를 실행할 때 관리자 권한으로 실행을 누르세요 dplyr을 실행하는 방법 # dplyr 실행 libr..

엔터티의 개념 명사, 업무상 관리 필요한 관심사, 저장이 되기 위한 어떤 것(Thing) 엔터티의 특징 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 함 인스턴스 2개 이상의 집합 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함 반드시 속성이 있어야 함(주식별자만 존재하고 일반속성 없어도 적절하지 않음, 관계 엔터티 예외) 다른 엔터티와의 관계가 최소 1개 이상 존재(통계성, 코드성, 내부필요 엔터티는 예외) 엔터티의 분류 유무형에 따른 분류 유형엔터티 : ex)사원, 물품, 강사 개념엔터티 : ex)조직, 보험상품 사건엔터티 : ex)주문, 청구, 미납 발생시점에 따른 분류 기본엔터티 : ex)사원, 부서, 고객, 상품, 자재 중심엔터티 : ex)계약, 사고, 예금원장, 청구, 주문 ..

SQLD의 암기 부분이라고 할 수 있는 1과목을 총 3~4번에 걸쳐 핵심만 요약해 보는 시간을 가져보겠습니다! 1과목에서 고득점을 받는 것이 SQLD자격증을 취득하는 것의 핵심인데요 지금 시작하겠습니다. 1장 데이터 모델링의 이해 모델링 일정한 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는 것 모델링의 특징 3가지 추상화 : 현실세계 일정한 형식에 맞추어 표현 단순화 : 복잡한 현실세계 약속된 규약에 의해 제한된 표기법/언어로 표현 쉽게 이해 명확화 : 누구나 이해하기 쉽게 대상의 애매모호함 제거 정확하게 현상을 기술 정보시스템 구축에서 모델링 활용 계획/분석/설계 할 때 업무를 분석하고 설계하는데 이용 구축/운영 단계에서는 변경과 관리의 목적으로 이용 모델링의 관점 3가지 데이터 관점(Data, What) : ..