RudolpiA

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd tips_df = sns.load_dataset('tips' tips_df.head(3) tips_df.describe(include = 'all') tips_df.head(3) #X축, Y 축에 필요한 정보를 넣어서 시각화 #범주형 데이터, 연속형 자료형, 관측치 Y 축 sns.countplot(data =tips_df, x ='day' barplot : X축이 범주형, Y축이 연속형 값 sns.barplot(data = tips_df, x ='sex', y = 'tip', estimator = 'mean') sns.boxplot(data = tips_df, x='time..

탐색적 데이터 분석 (EDA) 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data analysis, EDA ) 는 데이터의 시각화, 기술통계 등의 방법을 통해 데이터를 이해하고 탐구하는 과정 입니다. 이 과정에서 데이터에 대한 정보를 얻을 수도 있고, 적절한 모델링에 대한 정보도 얻을 수 있습니다. 예측 모델링이 아니더라도 데이터 분석에서는 반드시 필요한 과정입니다. 다만, 이전 데이터 분석과 시각화 강의에서 들었다고 가정하고 시각화는 Seaborn 라이브러리를 활용 간단하게 알아보도록 할게요. tips.describe() - include='all' 옵션을 통해 범주형 데이터도 확인 가능 1.countplot : 범주형 자료의 빈도 수 시각화 방법 : 범주형의 데이터의 각 카테고리별 빈도수를 나타낼 때..