[데이터분석]신체치수를 이용하여 비만도체크, 건강유무분석 및 운동부위제안

소개

데이터 분석 프로젝트 입니다
주제는 bodyfat 즉, 신체치수 데이터를 가지고 사람의 비만도를 체크
어느 부위의 운동이 필요한지의 여부를
데이터 분석을 통해서 이끌어 냈습니다
사용된 소프트웨어는 minitab이고
사용된 분석방법은 상관분석(Correlation), 회귀분석(Regression), 군집분석(Clustering), 판별분석(Discriminant)입니다
애초에 63페이지 짜리를 제출용으로 33페이지로 줄였습니다

목차

1. 서론
(1) 목적
(2) 주제 선정의 이유
(3) 관측치 및 변수 설명

2. Data Analysis

본문내용

1. 서론
(1) 목적
본 프로젝트는 임의의 데이터를 선정하여 겉으로는 알 수 없는 데이터 간의 의미를 분석해 내는데 그 목적이 있다.
사용해 보면서, 데이터를 해석해 낼 수 있는 능력을 배양할 수 있고 또한, 산업공학 엔지니어로서 사용 가능 해야 할 통계 분석 Tool인 미니탭(Minitab)을 직접 사용해 봄으로써 실전에서 응용이 가능한 역량을 기를 수 있다.
(2) 주제 선정의 이유
. 외모가 연애, 결혼 등과 같은 사생활은 물론, 취업, 승진 등 사회생활 전반까지 좌우하게 되는 것이 현실이다. 때문에 남녀 할 것 없이 외모를 가꾸는데 많은 시간과 노력을 기울이게 되는 사회풍조 경향이 있다. 이제는 사람들 판단하는데 있어 큰 부분이 되어버린 외모에 대하여 몸매관리는 필수가 되어버렸다. 물론 몸매 또한 선천적인 영향이 없지는 않지만 후천적 영향이 더욱 크다. 그것은 전적으로 자신의 관리와 노력여하에 달려있다. 그렇다고 무조건적인 금식이나 운동으로 몸을 관리하는 것은 좋지 않은 방법이다. 그러기 위해서는 체계적인 기준을 정해야 하고 그 기준에 알맞은 운동을 해야 한다. 즉, 신뢰성 있고 체계적으로 분석된 데이터에 근거하여 자신에게 맞는 맞춤형 fitness가 필요한 것이다.
이러한 의미에서 남녀 507명의 각 신체 부위별 사이즈를 측정한 데이터를 바탕으로 체계적인 기준을 설정하기 위한 분석을 하기로 하였다. Clustering을 하여 데이터를 분류하고, 각 신체부위간의 상관관계, 비만에 가장 큰 영향을 미치는 요인들을 중점적으로 분석할 것이다.
한 학기 동안 Data Analysis에 대해 교수님 강의를 비롯하여 수 차례 개인 과제를 수행하면서 얻은 지식을 바탕으로 데이터를 정확히 분석하도록 노력하였다.
(3) 관측치 및 변수 설명
* Object
데이터 셋의 대상은 남성 249명, 여성 258명 총 507명의 성인 남녀이다.
* Variables
분석에 이용된 데이터 셋의 변수는 총 25개이며, 카테고리 별로 분류된 목록은 다음과 같다.
[Skeletal Measurements]
어깨지름, 골반지름, 허벅지뼈지름, 흉골~
척추 깊이, 가슴지름, 팔꿈치지름, 손목지름
무릎지름, 발목 지름
[Girth Measurements]
어깨둘레, 가슴둘레, 허리둘레, 배꼽둘레, 엉덩이둘레, 이두근둘레, 팔뚝둘레, 무릎둘레, 종아리 최대둘레, 발목 최대둘레, 손목최대둘레
[Other Measurements]
비만율, 나이, 몸무게, 신장, 성별

참고자료

· 없음