다변량분석

[ 오늘 배운 내용 ] 1. 이변량 분석 - 범주 vs 숫자 - 시각화 - 평균비교 - 수치화 - 평균비교 (t-test, 분산분석) 2. 이변량 분석 - 범주 vs 범주 - 시각화 - 100% Stacked Bar chart - Mosaic plot (모자익 플롯) - 수치화 - x^2(카이제곱)검정 3. 이변량 분석 - 숫자 vs 범주 - 시각화 - 히스토그램, 밀도함수그래프 - 수치화 - (로지스틱 회귀) 오늘은 지난 시간에 했던 숫자형->숫자형 변수의 시각화, 수치화 도구에 이어서 범주형->숫자형, 범주형->범주형, 숫자형->범주형 변수의 여러 시각화, 수치화 도구도 다루어 보았다. 정리하기에 앞서 X->Y에서 X와Y변수의 종류에 따른 시각화, 수치화 도구들을 정리한 표를 먼저 확인해보자. [ 이..

[ 오늘 배운 내용 ] 1. 실전 단변량 분석 종합 실습 2. Seaborn 라이브러리 3. 이변량 분석 - 숫자 vs 숫자 - 시각화 - 산점도 plt.scatter() - 수치화 - 상관분석 (상관계수, p-value) 오늘은 지난 시간에 했던 실전 단변량 분석을 카시트 판매량 데이터에 적용해서 종합적으로 실습해보는 시간을 가졌다. 그 다음 matplotlib 말고도 파이썬의 시각화 라이브러리로 많이 사용되는 seaborn 패키지를 사용하여 다양한 차트를 그려보았고, 이번에는 탐색적 데이터 분포 단계에서 feature -> target의 관계가 성립이 되는지를 살펴보는 가설 검증 과정을 위한 다변량 분석을 위한 여러 도구를 배워보았다. Seaborn 라이브러리 matplotlib을 기반으로 다양한 색..