본문 바로가기
반응형

시각화5

분산형 차트 분산형 차트는 행·열 선반에 각각 1개 이상의 측정값을 활용하여 해당 데이터가 어떻게 분포되어 있는지 파악할 수 있는 파트입니다. 여러 마크 유형을 활용할 수 있는데, 색상과 크기를 활용하여 데이터의 측정 가능한 세부 정보 또한 추가로 표현할 수 있습니다. 데이터의 분포 위치를 표현하거나 데이터 간 상관관계를 파악할 때, 유용한 차트로 수익성과 매출이 높은 회원을 동시에 파악할 때 유용하며, 또한 수익률 또는 반품률과 같이 대비되는 데이터를 동시에 파악해 영업 사원의 정확한 실적을 파악하는 경우에도 활용됩니다. 상관관계를 표현하는 경우, 개인의 소득 수준과 비만율의 관계를 표현할 수 있으며, 부모의 신체 키와 자녀의 신체 키 사이의 관계를 표현할 수 있습니다. 분산형 차트는 두 데이터의 상관관계를 시각적.. 2023. 4. 14.
데이터 과학 기반의 파이썬 빅데이터 분석 Chapter10 회귀 분석 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.. 2023. 1. 9.
데이터 과학 기반의 파이썬 빅데이터 분석 Chapter09 지리 정보 분석 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'], [.. 2023. 1. 9.
데이터 과학 기반의 파이썬 빅데이터 분석 Chapter08 텍스트 빈도 분석 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) .. 2023. 1. 8.
데이터 과학 기반의 파이썬 빅데이터 분석 Chapter07 통계분석 01 [기술 통계 분석 + 그래프] 와인 품질 등급 예측하기 from google.colab import files uploaded = files.upload() winequality-red.csv winequality-red.csv(text/csv) - 84199 bytes, last modified: 2023. 1. 7. - 100% done Saving winequality-red.csv to winequality-red.csv uploaded = files.upload() winequality-white.csv winequality-white.csv(text/csv) - 264426 bytes, last modified: 2023. 1. 7. - 100% done Saving winequality.. 2023. 1. 8.
반응형