# EDA
[CodeStates](python) EDA (Exploratory Data Analysis)
데이터를 분석하기 전에, 직관적으로 데이터를 이해하는 과정(df1 만 예시로 불러올 예정)Transposed 된 row와 column첫째줄 0,1,2..가 아닌 주요재무정보를 header로 바꾸고 싶을 때!
신용카드 사용자 연체 예측 EDA_Part3
7. Testing set 데이터 변환 7.1 testing set 불러오기 7.2 소득에 의한 변수 지정 7.3 연령 구간 설정 7.4 신용카드 사용 연수 7.5 근무 연수값 지정 8. Training & Testing sets 저장하기
신용카드 사용자 연체 예측 EDA_Part2
여성고객이 남성고객보다 많다.성별에 따른 신용등급은 큰 차이를 보이지 않는다.연령에 따른 신용 비율이 뚜렷이 보여주는 차이가 없다신용카드는 사용 연수가 증가 할 수록 신용등급률이 떨어지는 것으로 보인다.신용카드 사용 첫번째 1년이 지날때 비율이 가장 많이 떨어지고 그
신용카드 사용자 연체 예측 EDA_Part1(Setting)
DACON 신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회Link: https://dacon.io/competitions/official/235713/data1.주제신용카드 사용자 데이터를 보고 사용자의 대금 연체 정도를 예측하는 알고리즘 개발 2.배경신용카드사는 신
신용 카드 고객 데이터 분석 2부
1. 고객의 활동 여부와 고객의 나이 > 이탈 고객의 나이 분포와 잔존 고객의 나이 분포가 거의 비슷합니다. $Attrited Customer Anderson-Darling normality test data: X[[i]] A = 1.7156, p-value
신용 카드 고객 데이터 분석 1부
Kaggle 데이터셋 : https://www.kaggle.com/sakshigoyal7/credit-card-customers이번 시간에는 Kaggle의 Credit Card customers dataset을 가지고 EDA를 진행하겠습니다. (신용 카드를 이
개인 의료 비용 데이터 분석 2부
8\. 나이 그룹에 따라 개인 의료 비용은 유의미한 차이를 보일까?age 변수는 총 5개의 level(그룹)을 가진 범주형 변수이기 때문에 3개 이상의 그룹 간 평균 차이를 검정하는 일원분산분석이 적합할 것 같습니다.일원분산분석을 통해 나이 그룹에 따라 개인 의료 비용
개인 의료 비용 데이터 분석 1부
Kaggle 데이터셋 : https://www.kaggle.com/mirichoi0218/insurance이번 시간에는 Kaggle의 Medical Cost Personal Datasets를 가지고 전반적인 EDA를 진행해보려고 합니다.먼저 데이터를 불러온 다
미국 고등학생 시험 점수 데이터 분석 2부
3-3. 부모의 학력 수준에 따라 학생들의 수학, 읽기, 쓰기 성적에 차이가 있을까?parental.level.of.education 변수는 6개의 level(그룹)을 가지고 있기 때문에 일원분산분석을 시행하되, 마찬가지로 종속변수가 정규성 가정을 위배하였기 때문에
미국 고등학생 시험 점수 데이터 분석 1부
Kaggle 데이터셋 : https://www.kaggle.com/spscientist/students-performance-in-exams이번에는 학생 점수 데이터셋을 가지고 EDA(탐색적 데이터 분석)를 진행해보려고 합니다.먼저 데이터를 불러온 다음, 중
EDA 프로젝트 : 신용카드 연체 예측 프로젝트
신용카드 사용자 데이터를 보고 사용자의 대금 연체 정도를 예측하는 모델을 위한 데이터분석사용자별 신용등급은 credit이라는 feature로 0,1,2 세단계의 등급이 존재하며 사용자의 데이터를 보고나서 이 credit등급을 예측하여 대금 연체 정도를 예측한다.(0일수
Instacart 데이터 EDA
데이터는 총 5개의 csv 파일로 나누어져 있다.우선 각 파일을 아래의 SQL조건으로 합쳤다.데이터에서 재품 이름을 가뎌오지 않았다.총 13개의 variable이 만들어졌다.inner join 을 했을시 데이터 길이가 1,048,576에서 422,287이 되었다.데이터
Mini EDA Review_part 3
썸네일 이미지 출처: https://www.dataapplab.com/how-to-be-top-10-at-kaggle-competition/kaggle-logo-gray-300/ 이전 포스트에서 범주를 재구성한 새로운 컬럼들이 있는데, 그 컬럼들의 원래 컬
Mini EDA Review_part 2
썸네일 이미지 출처: https://www.dataapplab.com/how-to-be-top-10-at-kaggle-competition/kaggle-logo-gray-300/ EDA Review 04. 3차 컬럼(column) 선별 이전 포스트에서 마지막 부
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데이터 분석, 그거 어떻게 하는건데,,😶🌫️
데이터 분석을 하는 것은 서로를 알아갈 때 호구조사를 하는 것과 비슷하다. 이 데이터가 어디에서 왔는지, 어떤 내용을 담고 있는지, 어떤 형태인지 등을 분석해야 인사이트를 얻을 수 있다. 이를 위한 데이터 분석 단계를 "EDA(Exploratory Data Analys