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01 [평균 군집화 분석 + 그래프] 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석하기 import pandas as pd import math retail_df = pd.read_excel('/content/Online_Retail.xlsx') retail_df.head() 데이터 정제하기 retail_df.info() Int64Index: 536641 entries, 0 to 541908 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 InvoiceNo 536641 non-null object 1 StockCode 536641 non-null object 2 Description 5351..

01 [로지스틱 회귀 분석] 특징 데이터로 유방암 진단하기 사이킷런 의 유방암 진단 데이터셋 사용하기 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_breast_cancer b_cancer = load_breast_cancer() print(b_cancer.DESCR) .. _breast_cancer_dataset: Breast cancer wisconsin (diagnostic) dataset -------------------------------------------- **Data Set Characteristics:** :Number of Instances: 569 :Number of Attributes: 30 n..

01 [선형 회귀 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 환경에 따른 주택 가격 예측하기 !pip install sklearn Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Collecting sklearn Downloading sklearn-0.0.post1.tar.gz (3.6 kB) Preparing metadata (setup.py) ... done Building wheels for collected packages: sklearn Building wheel for sklearn (setup.py) ... done Created wheel for sklearn: file..

01 [주소 데이터 분석 + 지오맵] 지리 정보 분석 후 맵 생성하기 import pandas as pd CB = pd.read_csv('CoffeeBean.csv', encoding = 'CP949', index_col = 0, header = 0, engine = 'python') CB.head() #작업 내용 확인용 출력 addr = [] for address in CB.address: addr.append(str(address).split()) addr #작업 내용 확인용 출력 [['서울시', '강남구', '학동로', '211', '1층'], ['서울시', '강남구', '광평로', '280', '수서동', '724호'], ['서울시', '강남구', '논현로', '566', '강남차병원1층'], [..

01 [영문 분석 + 워드클라우드] 영문 문서 제목의 키워드 분석하기 !pip install matplotlib !pip install wordcloud !pip install nltk Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Requirement already satisfied: matplotlib in /usr/local/lib/python3.8/dist-packages (3.2.2) Requirement already satisfied: numpy>=1.11 in /usr/local/lib/python3.8/dist-packages (from matplotlib) ..