탐색적 자료분석
- 최초 등록일
- 2023.04.23
- 최종 저작일
- 2023.04
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소개글
"탐색적 자료분석"에 대한 내용입니다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 데이터의 종류
2. 탐색적 데이터 분석과 그래프
3. 데이터 불러오기
4. seaborn이 제공하는 주요 분포도 함수
5. 주요 분포도 함수 표시하기
6. seaborn이 제공하는 범주형 데이터 시각화 함수
7. 주요 범주형 데이터 시각화 그래프
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고문헌
본문내용
서론
데이터 분석은 대상인 데이터를 어떻게 이해하는가에 따라 모델링 전략이 결정된다. 또한 모델링의 성능도 결정되는 것이다. 특히 탐색형 자료분석은 데이터 분석의 시작으로 데이터의 주요 특성을 파악하기 위해 반드시 수행해야 하는 작업에 해당한다. 이 과정에서는 기초 통계 분석 및 그래프 분석을 통한 분석작업을 수행한다. 본 보고서에서는 이와 같이 중요한 탐색적 자료분석 방법에 대해서 알아보도록 하겠다.
본론
1. 데이터의 종류정형데이터는 크게 수치형 데이터와 범주형 데이터로 구분할 수 있다.1) 수치형 데이터 : 사칙 연산이 가능한 데이터- 연속형 데이터 : 값이 연속된 데이터를 말한다. 실수로 표현할 수 있는 데이터이다.- 이산형 데이터 : 점수로 딱 떨어져 셀 수 있는 데이터이다. 점수로 표현할 수 있는 데이터이다.2) 범주형 데이터 : 범주로 구분할 수 있는 데이터- 순서형 데이터 : 순위를 매길 수 있는 데이터를 말한다.- 명목형 데이터 : 순위가 따로 없는 데이터이다.
참고 자료
신백균(2022), Must Have 머신러닝/딥러닝 문제해결 전략, 골든레빗