함께하는 데이터 분석

오늘은 한 평면 내에 여러 개의 선 그래프를 그리는 것을 공부하겠습니다. 예제로 2018학년도부터 2022학년도 까지 총 5개년 수능 과학탐구 과목별 응시자 수를 그래프로 그려보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt 한글 오류 기본 설정 plt.rc('font', family = 'AppleGothic') # mac # plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # window plt.rc('font', size = 12) plt.rc('axes', unicode_minus = False) # -표시 오류 잡아줌 전 포스트에 적어놨던 한글 오류 설정입니다. 수능 과탐 데이터 리스트 # 년도 year = [2018, 2019, ..

이번에는 선 그래프를 그렸던 것을 바탕으로 선 그래프의 모양이나 배경을 꾸미는 것을 알아보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import random x, y 리스트 설정 x = [i for i in range(1, 11)] random.seed(42) y=[] for i in range(1,11): z=random.randint(10,21) y.append(z) print(y) >>> [20, 11, 10, 21, 14, 13, 13, 12, 21, 11] 선 굵기 설정 plt.plot(x, y) plt.show() 이것이 기본으로 나오는 선의 굵기입니다. 선의 굵기를 조금 키워보겠습니다. plt.plot(x, y, linewidth = 12) # p..

오늘은 Python에서 Matplotlib을 활용하여 데이터를 시각화하는 방법을 공부하겠습니다. 그럼 시작해볼게요. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import random 위의 matplotlib이 우리가 공부해 볼 라이브러리이고 밑의 random은 왜 썼는지 밑에서 보여드릴게요. x, y 리스트 설정 x = [i for i in range(1, 11)] random.seed(42) y=[] for i in range(1,11): z=random.randint(10,21) y.append(z) print(y) >>> [20, 11, 10, 21, 14, 13, 13, 12, 21, 11] x에 1부터 10까지 리스트를 생성했고 y에 11부터 20까지 숫자 중..

1과목 마지막인 3장을 공부해볼게요! 3장_1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트 1. 빅데이터 회의론의 원인 부정적 학습효과 -> 과거의 고객관계관리(CRM) : 공포 마케팅, 투자 대비 효과 미흡 부적절한 성공사례 -> 빅데이터가 필요 없는 분석사례, 기존 CRM의 분석 성과를 빅데이터 분석 성과로 과대 포장 즉, 단순히 빅데이터에 포커스를 두지 말고, 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중해야 함 2. 일차원적인 분석 vs 전략 도출을 위한 가치 기반 분석 1) 산업별 분석 애플리케이션 산업 일차원적 분석 애플리케이션 금융 서비스 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램 트레이딩, 클레임 분석, 고객 수익성 분석 병원 가격 책정, 고객 로열티, 수익 관리 에너지 트레이딩, 공급, 수요 예측 정부..

ADsP 1과목 2장을 공부하고 요약했습니다. 다시 한번 이 시험의 정보는 이전 블로그에 발행한 2021.12.21 - [분류 전체보기] - [ADsP] ADsP 자격증 함께 취득해요! [ADsP] ADsP 자격증 함께 취득해요! 이번에 ADsP 2022년 첫 시험을 보려고 하는데요! 제가 보는 시험 일정입니다! 같이 신청하고 공부해요!! 이제 제가 구입한 책을 소개해드리겠습니다. 인터넷 검색했을때 가장 많이 보이는 일명 파 tnqkrdmssjan.tistory.com 여기를 참고해 주시고 이제 시작할게요! 2장_1절 빅데이터의 이해 1. 빅데이터의 정의 1) 관점에 따른 정의 Mckinsey,(2011) IDC(2011) 가트너 그룹(Gartner Group) 더그 래니(Doug Laney)의 3V 일..

오늘은 ADsP를 공부하고 요약해보는 시간을 갖겠습니다! 제가 보는 시험의 정보는 바로 2021.12.21 - [분류 전체보기] - [ADsP] ADsP 자격증 함께 취득해요! [ADsP] ADsP 자격증 함께 취득해요! 이번에 ADsP 2022년 첫 시험을 보려고 하는데요! 제가 보는 시험 일정입니다! 같이 신청하고 공부해요!! 이제 제가 구입한 책을 소개해드리겠습니다. 인터넷 검색했을때 가장 많이 보이는 일명 파 tnqkrdmssjan.tistory.com 여기에 있으니 참고해주시고 이제 시작하겠습니다. 1장_1절 데이터와 정보 1. 데이터의 유형 정성적 데이터(qualitative data) : 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모되는 언어. 문자 형태의 데이터(ex : 회사 매출이 증가함) 정량..

안녕하세요! 오늘은 Exploratory Data Analysis 수업에서 배우는 Clustering종류 중 Hierarchical Clustering에 대한 간단한 예제를 R코드를 통해 알아보겠습니다! 그럼 시작해볼게요! 간단한 좌표 설정 set.seed(1234) #rnorm으로 생성된 값 계속쓰기 위해 고정 x

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...