30점 만점 방통대 파이썬과R 2023-2학기

문서 내 토픽

1. R 데이터 프레임 생성 및 데이터 추출

R을 사용하여 주어진 자료로 3개의 열을 갖는 데이터 프레임을 생성하고, 첫 번째 사람의 키와 몸무게 값을 추출하는 방법을 설명하였습니다. 또한 Python에서도 동일한 작업을 수행하는 방법을 제시하였습니다.
2. Python 및 R에서의 딕셔너리 생성

Python과 R에서 주어진 자료를 이용하여 딕셔너리를 생성하는 방법을 설명하였습니다. Python에서는 딕셔너리 생성 후 keys(), values(), items() 함수를 사용하여 결과를 확인하였고, R에서는 list 함수를 사용하여 출력하는 방법을 제시하였습니다.
3. R과 Python에서의 행렬 생성 및 데이터 삽입

R과 Python에서 주어진 조건에 따라 행렬을 생성하고, 특정 위치에 데이터를 삽입하는 방법을 설명하였습니다. R에서는 cbind 함수를, Python에서는 np.insert 함수를 사용하여 해결하는 방법을 제시하였습니다.
4. Python과 R의 반복문 활용

Python과 R에서 1부터 5 사이의 자연수를 순서대로 출력하되, 4일 경우 건너뛰고 4 이후에는 출력하지 않는 프로그램을 작성하였습니다. Python에서는 while 문과 continue, break 문을, R에서는 while 문과 next, break 문을 사용하여 구현하였습니다.
5. Python과 R의 함수 작성

Python과 R에서 주당 근무시간에 따른 임금 계산 함수를 작성하였습니다. Python에서는 def 명령어를, R에서는 function 명령어를 사용하여 구현하였으며, 조건에 따른 임금 계산 로직을 포함하였습니다.
6. PimaIndiansDiabetes 데이터 분석

PimaIndiansDiabetes 데이터를 활용하여 diabetes 변수의 그룹별 빈도수와 비율을 구하고, 막대그림과 원그림으로 시각화하였습니다. 또한 각 변수의 그룹별 기술통계량을 계산하고, 히스토그램과 상자그림으로 비교 분석하였습니다.
7. 범주형 변수 생성 및 분할표 작성

age와 pregnant 변수를 범주형 변수로 변환하고, diabetes와의 분할표를 작성하였습니다. 또한 겹친 막대그림을 통해 각 그룹의 분포를 비교 분석하였습니다.
8. 그룹별 기술통계량 계산

diabetes와 pregnant 그룹별로 glucose, pressure, triceps, insulin, mass, pedigree 변수의 최솟값, 최댓값, 중앙값, 평균, 제1사분위수, 제3사분위수를 계산하고, 이를 Python과 R에서 각각 구현하였습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. R 데이터 프레임 생성 및 데이터 추출

R은 데이터 분석 및 통계 작업에 널리 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다. 데이터 프레임은 R에서 가장 기본적인 데이터 구조로, 행과 열로 구성된 2차원 테이블 형태입니다. 데이터 프레임을 생성하고 데이터를 추출하는 것은 R 프로그래밍의 핵심 기술 중 하나입니다. 데이터 프레임 생성 시 데이터 유형, 열 이름, 행 이름 등을 적절히 설정하는 것이 중요하며, 데이터 추출 시에는 인덱싱, 슬라이싱, 필터링 등의 다양한 기법을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 원하는 데이터를 효과적으로 추출하고 분석할 수 있습니다.
2. Python 및 R에서의 딕셔너리 생성

딕셔너리는 Python과 R 모두에서 중요한 데이터 구조입니다. 딕셔너리는 키-값 쌍으로 구성되어 있어 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다. Python에서는 중괄호 {}를 사용하여 딕셔너리를 생성하고, R에서는 named vector 또는 list를 사용하여 딕셔너리와 유사한 구조를 만들 수 있습니다. 딕셔너리를 활용하면 데이터 조회, 추가, 수정, 삭제 등의 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. 또한 딕셔너리는 데이터 전처리, 모델링, 시각화 등 다양한 데이터 분석 작업에서 유용하게 사용될 수 있습니다.
3. R과 Python에서의 행렬 생성 및 데이터 삽입

행렬은 R과 Python 모두에서 중요한 데이터 구조입니다. 행렬은 2차원 배열로 구성되어 있으며, 행과 열로 이루어져 있습니다. R에서는 matrix() 함수를 사용하여 행렬을 생성할 수 있으며, Python에서는 NumPy 라이브러리의 array() 함수를 사용할 수 있습니다. 행렬에 데이터를 삽입할 때는 인덱싱을 활용하여 특정 행과 열에 값을 할당할 수 있습니다. 행렬은 선형대수 연산, 이미지 처리, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되므로 행렬 생성 및 데이터 삽입 기술은 매우 중요합니다.
4. Python과 R의 반복문 활용

반복문은 Python과 R 모두에서 필수적인 프로그래밍 기술입니다. 반복문을 활용하면 반복적인 작업을 자동화할 수 있어 효율성을 높일 수 있습니다. Python에서는 for 및 while 문을, R에서는 for, while, apply 계열 함수를 사용하여 반복문을 작성할 수 있습니다. 반복문 내에서 조건문, 리스트/벡터 조작, 함수 호출 등을 활용하면 다양한 데이터 처리 및 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 반복문 활용 능력은 데이터 전처리, 모델링, 시각화 등 데이터 분석 전반에 걸쳐 매우 중요한 기술입니다.
5. Python과 R의 함수 작성

함수 작성은 Python과 R 모두에서 필수적인 프로그래밍 기술입니다. 함수를 통해 코드를 모듈화하고 재사용성을 높일 수 있습니다. Python에서는 def 키워드를, R에서는 function() 함수를 사용하여 함수를 정의할 수 있습니다. 함수 내에서 입력 매개변수 처리, 계산 로직 구현, 결과 반환 등을 수행할 수 있습니다. 또한 함수 내부에서 조건문, 반복문, 데이터 구조 조작 등의 다양한 프로그래밍 기법을 활용할 수 있습니다. 함수 작성 능력은 코드 재사용성 및 유지보수성을 높이는 데 매우 중요합니다.
6. PimaIndiansDiabetes 데이터 분석

PimaIndiansDiabetes 데이터셋은 당뇨병 예측 모델 개발을 위한 대표적인 데이터셋입니다. 이 데이터셋에는 임신 횟수, 포도당 농도, 혈압, 피부 두께, 인슐린, BMI, 당뇨병 가족력, 나이 등의 특성이 포함되어 있습니다. 이 데이터를 활용하여 다양한 데이터 분석 및 모델링 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 탐색적 데이터 분석을 통해 변수 간 상관관계를 파악하고, 로지스틱 회귀 모델을 구축하여 당뇨병 발병 여부를 예측할 수 있습니다. 또한 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 모델 성능을 비교하고 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. 이러한 데이터 분석 과정은 당뇨병 예방 및 관리를 위한 중요한 기초 연구가 될 수 있습니다.
7. 범주형 변수 생성 및 분할표 작성

데이터 분석에서 범주형 변수는 매우 중요한 역할을 합니다. 범주형 변수는 명목형 변수와 순서형 변수로 구분되며, 이를 적절히 생성하고 활용하는 것이 중요합니다. Python에서는 pandas 라이브러리의 cut() 함수를, R에서는 factor() 함수를 사용하여 범주형 변수를 생성할 수 있습니다. 또한 범주형 변수 간 관계를 파악하기 위해 분할표(contingency table)를 작성할 수 있습니다. Python의 crosstab() 함수, R의 table() 함수를 활용하면 간단히 분할표를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 범주형 변수 간 상관관계, 독립성 검정 등의 분석을 수행할 수 있습니다. 범주형 변수 생성 및 분할표 작성 기술은 데이터 탐색, 모델링, 시각화 등 다양한 데이터 분석 작업에서 필수적입니다.
8. 그룹별 기술통계량 계산

데이터 분석에서 그룹별 기술통계량 계산은 매우 중요한 작업입니다. 이를 통해 데이터의 특성을 보다 심층적으로 이해할 수 있습니다. Python의 groupby() 함수와 describe() 메서드, R의 aggregate() 함수와 summary() 함수를 활용하면 쉽게 그룹별 기술통계량을 계산할 수 있습니다. 예를 들어 성별, 연령대, 지역 등의 기준으로 데이터를 그룹화하고 각 그룹의 평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등을 계산할 수 있습니다. 이러한 분석 결과는 데이터의 특성을 이해하고 모델링 및 시각화 작업에 활용할 수 있습니다. 그룹별 기술통계량 계산 기술은 데이터 탐색 및 분석에 필수적인 역량입니다.