유데미 스타터스 데이터 분석15 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 4주차 학습 일지(2) 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 4주차 학습 일지(1) 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 4주차 학습 일지(2) 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 4주차 학습 일지(3) 데이터 분석을 위한 파이썬 로드맵(내가 보려고 만듦) 데이터 전처리, 탐색 1) 데이터 추출 필요한 속성만 추출 Q. 'math' 컬럼 추출하기 # 시리즈 형태로 추출 s_math = df['math'] # 데이터프레임 형태로 추출 df_math = df[['math']] 조건에 따라 추출 Q. kor의 값이 60~90인 학생의 name, kor 추출하기 df[(df['kor']>=60)&(df['kor']> >> >> 100.0 .iloc.. 2023. 3. 9. 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 4주차 학습 일지(1) 2022.02.27 ~ 2022.03.03 4주차는 드디어 태블로 기초 과정이 시작되었는데 데이터 드리븐 디자인 씽킹과 공휴일이 각각 하루씩 차지하여 실질적으로 태블로를 학습한 일자는 3일 남짓이었다. 그래서 태블로에 대한 내용은 차주 학습일지에 한 번에 정리하는 것이 좋을 것 같고 이번 학습일지에서는 파이썬 로드맵에 따른 총정리를 진행하려 한다. 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 4주차 학습 일지(1) 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 4주차 학습 일지(2) 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 4주차 학습 일지(3) 데이터 분석을 위한 파이썬 로드맵(내가 보려고 만듦) >> 데이터 분석 역량은 여기 참고 분석.. 2023. 3. 5. 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 3주차 학습 일지 2022.02.20 ~ 2022.02.24 3주차에는 R을 중심으로 실습이 진행되었는데 2주차 말미부터 파이썬을 거의 다루지 않아 다시 어색해진 듯 하다. 그래서 이번 학습 일지에서는 지난 주 학습일지 마지막에 문제 제기했던 내용을 추가로 진행해보려 한다. 가령 지역구별 한식 상품가격을 알아보는 취지가 어떤 지역구가 가장 저렴한지, 가장 비싼지 알아보기 위함이라면 서울시 전체 평균과 지역구별 평균, 최소, 최대, 중간값을 4개의 꺾은선 그래프로 비교하는 것도 좋을 것 같다. 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터 분석 2주차 학습 일지 사용 데이터 서울시 가격안정 모범업소 상품목록 현황 가격이 저렴하고 서비스가 좋은 가격안정모범업소(착한가게)들의 상품목록 정보에 대한 OpenAPI 서비스입니다. .. 2023. 2. 26. 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 2주차 학습 일지 2022.02.13 ~ 2022.02.17 2주차에는 다양한 데이터 셋을 다루며 집계 및 시각화를 해보았다. 연간 기온 변화와 같은 시계열 데이터도 있었고 폭염과 열대야라는 지표를 정의하고 이에 따라 필요한 데이터를 추출, 가공하기도 했다. 지역, 성별, 연령과 같은 범주형 데이터로 그룹핑 될 경우 그룹별 분포를 확인하기도 했다. 이번 학습 일지 역시 1주차에 이어서 서울시 가격안정 모범업소 상품목록 현황 데이터를 활용하여 다양한 집계와 시각화를 복습하려 한다. 사용 데이터 서울시 가격안정 모범업소 상품목록 현황 가격이 저렴하고 서비스가 좋은 가격안정모범업소(착한가게)들의 상품목록 정보에 대한 OpenAPI 서비스입니다. 지방물가안정을 위해 해당 업소를 발굴·이용토록 하여 지방물가 안정에 기여하고자 합니.. 2023. 2. 19. 유데미 스타터스 취업 부트캠프 4기 - 데이터분석/시각화(태블로) 1주차 학습 일지 2022.02.06 ~ 2022.02.10 1주차에는 파이썬과 익숙해지는 시간을 가졌다. 특히 데이터를 불러오고 기본적인 탐색과 시각화를 하는 사고의 흐름을 익힐 수 있었다. 기존에 정규화된 데이터만 다뤄 봤기 때문에 공공데이터와 같이 방대한 로우데이터를 다루는 것이 항상 부담스러웠는데 패턴화와 반복으로 조금은 익숙해진 것 같다. 그래서 이번 학습 일지에서는 실습 데이터 외에 직접 공공데이터를 내려받아 복습해보기로 했다. 여러 가지 집계를 적용해보기 좋은 상품이나 가격 정보가 있는 데이터를 찾아보았다. 사용 데이터 서울시 가격안정 모범업소 상품목록 현황 가격이 저렴하고 서비스가 좋은 가격안정모범업소(착한가게)들의 상품목록 정보에 대한 OpenAPI 서비스입니다. 지방물가안정을 위해 해당 업소를 발굴·이용.. 2023. 2. 12. 이전 1 2 다음
