데이터 분석

도구를 준비하고, 데이터를 수집하고, 정리했으니 - 이제 재미있는 부분이 시작됩니다! 분석에 뛰어들어 데이터 내에 숨겨진 통찰을 발견하기 시작합시다.

1. 📊 기술 통계

기술 통계는 데이터를 요약하고 데이터의 분포에 대한 감을 줍니다. 여기 자주 사용하는 몇 가지 측정치가 있습니다:

중심 경향: 평균, 중앙값, 최빈값은 데이터가 어디에 집중되어 있는지 알려줍니다.

분포: 범위, 사분위간 범위(IQR), 표준편차, 분산은 데이터가 얼마나 퍼져 있는지 설명합니다.

형태: 왜도와 첨도는 분포의 비대칭성과 "꼬리"의 정도를 측정합니다.

Pandas에는 mean(), median(), std(), skew(), kurtosis() 등 이러한 측정치를 계산할 수 있는 많은 편리한 함수가 있습니다.

EDA는 데이터셋 내 변수들 간의 관계를 이해하고, 이상치를 식별하며, 통찰을 발견하는 데 도움을 줍니다. 여기 할 수 있는 몇 가지가 있습니다:

데이터 시각화: 산점도, 히스토그램, 박스 플롯, 히트맵을 사용해 데이터를 더 잘 이해하세요. matplotlib과 seaborn과 같은 도구가 도움을 줄 수 있습니다.

이변량 분석: 변수 쌍 간의 관계를 조사합니다. 예를 들어, 산점도를 사용하거나 상관 계수를 계산할 수 있습니다.

다변량 분석: 세 개 이상의 변수가 서로 어떻게 상호작용하는지 이해합니다.

추론통계는 데이터 샘플을 기반으로 인구에 대한 예측이나 추론을 할 수 있게 해줍니다. 여기 사용할 수 있는 몇 가지 개념과 기술이 있습니다:

가설 검정: 가설을 검정하고 데이터에서 관찰하는 차이나 효과가 통계적으로 유의미한지 결정합니다.

신뢰 구간: 일정 수준의 신뢰도로 진짜 인구 파라미터가 포함되어 있는 값의 범위를 제공합니다.

회귀 분석: 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 사이의 관계를 이해합니다.

기억하세요, 데이터 분석은 예술이자 과학입니다. 호기심을 가지고 많은 질문을 하며, 데이터를 깊이 파고들기를 두려워하지 마세요. 즐거운 분석되세요! 🎉🔬💡