www.mindmeister.com/1760014140?t=6mlRcrU32c Data Science Fundamentals taeyoon noh님이 제작하신 공개 마인드맵. www.mindmeister.com에서 자신만의 협업 마인드맵을 무료로 만드세요 www.mindmeister.com

EDA 수집한 데이터를 다양한 각도로 관찰하고 이해하는 과정 (시각화) 시각화 같은 도구를 통해서 패턴 발견 데이터의 특이성을 확인 시각화를 통한 가설 검정 [df.head 와 print(df.head()) 의 차이] df.head :

Key points Feature Engineering 데이터셋에 존재하는 Feature들을 재조합하여 새로운 Feature를 만드는 것 개념 NA, Null, NaN 차이 object --> int Indexing [Na, Null, NaN 의 차이] 파이썬에서는 NaN(NA)와 Null을 '정해지지 않은 값'의 의미로 같이 사용한다고 함 (R에서의 NA는 '잘못된 값', Null은 '아직 정해지지 않은 값', 서로 다른 의미를 가짐) [DataFrame column중 'object' 형태를 'int'형태로 바꾸는 과정] # column type 중 'object'인 것만 가져오기 labels = df.columns #header 를 labels에 저장 new_labels= [] for i in lab..

Key points Data Manipulation 데이터를 쪼개서 내가 원하는 정보를 얻는 것 pandas built-in functions (별도 페이지에 저장) concat/merge melt() groupby() set_index() / reset_index() 개념 tidy data conditioning column swap [Tidy Data] 데이터 형태 변환의 종류이며 데이터 시각화에 쓰이는 여러 라이브러리에 유용하게 쓰임 (ex. seaborn) [Conditioning] if문처럼 column에 원하는 data를 추출할 때 쓰임 # ex. bigger_than_50 = (df['rate'] > 50) # rate 이라는 column에 있는 data 중 50 초과되는 것들만 저장! [D..

Key Points Data Visualization 데이터 시각화를 통해 Trend 파악 & Insight 얻음 matplotlib (수동작업) seaborn (자동작업) plotly(interactive) Palette Labeling Facet Grid [Palette] 그래프의 색깔을 변환해줌 (지정해주지 않으면 자동 지정) [Labeling] graph = sns.barplot(x,y,data) graph.set_xlabel("x축",weight='bold',fontsize='12) graph.set_ylabel("y축",weight='bold',fontsize='12) graph.set_title("제목",weight='bold',fontsize='12) ==> 지정해줄 수 있음! [Facet..

Key Points Hypothesis Test 가설검정 이해 기술 통계치 (Descriptive Statistics) v.s. 추리 통계치 (Inferential Statistics) 기존 데이터 분석 v.s. 모집단 분석 개념 Stduent T-test Null Hypothesis v.s. Alternative Hypothesis One Sample T-test / Two Sample T-test Two-side test / One-side test [Student T-test] [Two-side test] One Sample t-test # H0 : sample_mean == specific_value (D=0) # H1 : sample_mean != specific_value (D>0 or D 평..