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30점 만점 방통대 파이썬과R 2023-2학기

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최초등록일 2024.12.24 최종저작일 2023.09
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30점 만점 방통대 파이썬과R 2023-2학기
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    목차

    1. 교재 연습문제 3장
    1) 1. R을 사용하여 다음의 자료로 3개의 열을 갖는 데이터 프레임을 만드시오 (이때 각 변수의 이름은 name, height, weight로 한다). 이 자료에서 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값 (이름 제외)만 배열로 추출하시오.
    2) 2. 위의 자료 x1, x2, x3를 다음과 같이 리스트로 정의한 후 이 3개의 리스트를 value로 갖는 파이썬 dictionary를 만들어보시오 (딕셔너리의 key 값은 각각 name, height, weight로 한다).
    3) 4. R에서 “xm<-matrix(1:12, ncol=6, byrow=T)”는 행의 수 2, 열의 수 6인 행렬이다. 이 행렬의 세 번째 열에 위치에 c(10, 20)을 끼워 넣어 행의 수 2, 열의 수 7인 다음 행렬을 만들어 보시오.
    4) 5. 위 문제에서 파이썬을 사용하여 xm을 정의하고 같은 결과를 얻어 보시오.

    2. 교재 연습문제 4장
    1) 5. 1부터 5사이의 자연수 값을 순서대로 인쇄하되 4일 경우 건너뛰는 프로그램과 4 이후에는 인쇄하지 않는 파이썬 프로그램을 작성하되 while문과 continue 또는 break문을 사용하여 작성하시오 (while문을 사용할 때는 실수로 무한 루프에 들어가는 경우가 종종 있으므로 주의한다).
    2) 6. 1부터 5 사이의 자연수 값을 순서대로 인쇄하되 4일 경우 건너뛰는 프로그램과 4 이후에는 인쇄하지 않는 R 프로그램을 작성하되 while문과 next 또는 break문을 사용하여 작성하시오 (while문을 사용할 때는 실수로 무한 루프에 들어가는 경우가 종종 있으므로 주의한다).
    3) 7. 주당 근무시간이 40시간 이내면 시간당 임금이 1만원이고 40시간이 초과되는 부분에 대해서는 1.5배를 지급하는 경우 주당 근무시간을 입력받으면 출력으로 임금이 계산되는 함수 mywage를 파이썬으로 작성하시오.
    4) 8. 주당 근무시간이 40시간 이내면 시간당 임금이 1만원이고 40시간이 초과되는 부분에 대해서는 1.5배를 지급하는 경우 주당 근무시간을 입력받으면 출력으로 임금이 계산함수 mywage를 R로 작성하시오 (이때 출력은 list 함수를 사용한다).

    본문내용

    1. 교재 연습문제 3장
    1) 1. R을 사용하여 다음의 자료로 3개의 열을 갖는 데이터 프레임을 만드시오 (이때 각 변수의 이름은 name, height, weight로 한다). 이 자료에서 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값 (이름 제외)만 배열로 추출하시오.
    - 주어진 자료를 입력하여 c 함수를 이용하여 x1, x2, x3 벡터를 생성하였다. 이후 세가지 벡터를 변수로 하는 df라는 이름의 데이터 프레임을 생성하여 각 변수의 이름을 주어진 대로 설정하였다. 이후 첫 번째 사람의 키와 몸무게 값인 1행의 2, 3열 값을 추출하기 위해 df[1, 2:3]을 입력하였다.

    2) 2. 위의 자료 x1, x2, x3를 다음과 같이 리스트로 정의한 후 이 3개의 리스트를 value로 갖는 파이썬 dictionary를 만들어보시오 (딕셔너리의 key 값은 각각 name, height, weight로 한다).
    - 문제에서 주어진 대로 x1, x2, x3을 리스트로 정의하였으며, 딕셔너리는 {}에 key값과 자료의 값을 :으로 연결하여 선언하므로, {}에는 문제에서 주어진 key와, 자료의 값을 각각의 리스트로 연결하여 명령문을 입력하였다. 이후 dictionary가 잘 만들어졌는지를 확인하기 위해 key 값만 입력하는 keys 함수, 해당 값만 보기 위한 values 함수, 각각의 항목을 키와 값의 짝으로 보기 위한 items 함수를 입력하여 결과를 확인하였다. Dictionary를 print할 경우 key 값에 자료의 값이 리스트로 연결되어 있음을 확인할 수 있다.

    3) 4. R에서 “xm<-matrix(1:12, ncol=6, byrow=T)”는 행의 수 2, 열의 수 6인 행렬이다. 이 행렬의 세 번째 열에 위치에 c(10, 20)을 끼워 넣어 행의 수 2, 열의 수 7인 다음 행렬을 만들어 보시오.

    참고자료

    · 심송용·이윤동·김성수 공저, 2021, 파이썬과 R, 한국방송통신대학교출판문화원
    · 장영재·최상범·한승봉 공저, 2021, R컴퓨팅, 한국방송통신대학교출판문화원
    · ChatGPT 범주형 나이 변수 설정 (openai.com)
  • 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.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 문서는 피마 인디언 당뇨병 데이터를 체계적으로 분석하고 있으며, 통계 기법과 시각화 기법을 적절히 활용하여 데이터의 특성을 잘 설명하고 있습니다.
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