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[ 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..
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[ 오늘 배운 내용 ] 1. matplotlib 2. CRISP-DM 데이터 분석 방법론 (EDA & CDA) 3. 단변량 분석 - 숫자형 변수 - 기초통계량 분석 : mean, mode, 4분위수 - 그래프 : 히스토그램, 밀도함수 그래프 (KDE plot), 박스플롯 4. 단변량 분석 - 범주형 변수 - 기초통계량 분석 : 범주별 빈도수, 범주별 비율 - 그래프 : barplot, piechart 지난 데이터 분석 시간에 조금 배워보았던 matplotlib을 제대로 사용해서 많은 그래프를 그려보았고, CRISP-DM 모델의 그림을 보며 각 절차의 세부내용을 배웠다. 그다음 CRISP-DM의 데이터 이해 단계의 EDA 단계와 CDA 단계 중 EDA 단계의 단변량 분석을 직접 코드를 실행해가며 연습해보았..
