# EDA
[Python] EDA - 수치형 데이터 (2)
seaborn의 데이터셋을 이용하여 수치형 변수에 대해 시각화해보는 것을 목표로 설정한다. 2개 이상의 변수에 대한 상관 관계를 알아보기 위해 그래프를 그려 어떤 의미를 내포하는지 알아본다. 회귀 분석의 필요성과 상관계수, 피어슨 상관계수에 대한 개념을 정의해보았다.
[Python] EDA - 수치형 데이터 (1)
seaborn의 데이터셋을 이용하여 수치형 변수에 대해 시각화해보는 것을 목표로 설정한다. 히스토그램, displot, kdeplot, rugplot, boxplot, violinplot 을 그려서 그래프별 어떤 의미를 내포하는지 알아본다. 범위 스케일링을 해본다.
220927 TIL 범주형 데이터 기술통계/데이터 수집
🐳 220927 화요일 TIL 🐳 # 학습목표 - https://seaborn.pydata.org/ - 데이터 수집 - 크롤링과 스크래핑 ## <오전> ## 범주형 변수 EDA info: 데이터프레임에 대한 전반적인 정보 데이터 타입, 플롯 타입, 인트 타입,
220926 TIL 시각화 (추상화 도구/라이브러리)
## 🐳 220926 월 TIL < EDA > 🐳 - 실습파일 05 - 실습파일 06 - 실습파일 07 조금 파이썬은 접착제 언어, 아나콘다 추천 ctrl(cmd)+/ => 주석 처리 실행과 취소 > ### EDA란? 탐색적 데이터 분석 (데이터 타입, 유
Week 8. EDA : 탐색적 자료 분석
EDA : Exploratory Data Analisys 기존의 통계학이 정보의 추출에서 가설 검정 등에 치우쳐 자료가 가지고 있는 본연의 의미를 찾는데 어려움이 있어, 이를 보완하고자 주어진 자료만 가지고도 충분한 정보를 찾을 수 있도록 여러 가지 탐색적 자료 분석
EDA - 데이터 가공
저장된 데이터 불러오기csv로 저장된 파일을 불러오는 방법으로 판다스의 read_csv를 사용한다. thousands 옵션은 천단위이상일 때 찍히는 , 로 인한 문자열로 인식을 방지한느 것으로 , 가 있어도 숫자로 인식하도록 한다.특정 컬럼의 정보 확인아래 코드는 죄종
EDA - Pandas, Numpy
python에서 강력한 데이터 핸들링 성능을 제공하는 모듈단일 프로세스에서는 최대 효율코딩 가능하고 응용 가능한 엑셀로 받아들여도 된다.누군가는 스테로이드를 맞은 엑셀이라고도 한다.index와 value로 이루어져있다.한가지 데이터 타입만 갖을 수 있다.판다스는 통상
[프로그래머스 인공지능 미니 데브코스] 수업 정리 -9- [데이터 씹고 뜯고 맛보고 즐기기 - EDA]
1. 탐색적 데이터 분석 EDA EDA? 데이터 그 자체를 보는 눈 데이터를 분석하는 기술적 접근은 매우 많다. 데이터 그 자체만으로부터 인사이트를 얻어내는 접근법! 통계적 수치나 numpy/pandas등으로 알 수 있다. EDA의 Process 분석의 목적과 변수
[ADsP] 데이터 분석 - 데이터 분석 기법의 이해
데이터 분석에 대한 정의는 매우 다양하고 수준과 복잡성, 목적도 다르다.분석은 일반적으로 조회와 고급분석으로 양분되며 고급분석은 20개 이상의 변수와 수천건 이상의 데이터를 이용해 인사이트를 얻거나 의사결정을 하는데 직접 사용된다.평균과 분산에 대한 이해를 토대로 집단