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[나무 123그루 🌳] 신용카드 사기 거래 식별 PBL / Stage 5 : Insight 도출하기

권남우

공동작성자

2023.02.20 14:44 1,789 조회 language

🙇‍♂️ 소개글 🙇‍♂️

안녕하세요. 데이크루 4기 나무 123그루 팀입니다.

저희는 신용카드 💳 사기 거래 AI 경진대회를 주제로 PBL를 수행합니다.

이번 활동을 통해 논리적인 접근 방식으로 모든 문제를 풀어갈 수 있는 데이커가 되는 것을 최종 목표로 하고 있습니다.

Stage 5은 긴 여정 중에서 다섯 번째 단계로서 데이터 시각화를 통해 Insight를 도출하는 방법을 다룹니다.

🔔 안내 사항 🔔

해당 Stage는 Matplotlib만 사용하였습니다. Seaborn을 사용한 코드는 아래의 링크를 참조해주세요.
https://dacon.io/competitions/official/235930/codeshare/7597?page=1&dtype=recent

⭐️ 다음의 포스팅은 데이크루 4기 활동으로 인하여 작성되었음을 알려드립니다. ⭐️

[기초 - Stage 1] 데이터 사이언티스트의 첫 여정 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage1
[기초 - Stage 2] 데이터 전처리와 특성 공학 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage2
[기초 - Stage 3] 머신러닝 모델 학습 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage3
[기초 - Stage 4] 데이터 시각화 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage4
[심화 - Stage 5] Insight 도출하기 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage5
[심화 - Stage 6] : 모델링 성능 올리기 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage6

😻 Git Hub Link 😻

아래의 Git Hub 링크를 통해 신용카드 사기 거래 식별을 위한 다양한 모델링 코드가 공유되어있습니다.
https://github.com/namwootree/Dacrew-4th

코드

댓글 1개

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권남우

2023.02.20 17:08

⭐️ 주의사항 ⭐️

결측치 부분에서 추가적으로 주의하셔야 할 부분이 있어 알려드립니다.

단순히 위의 코드로 결측치를 확인한 다음, 추가로 실제로 데이터 살펴보아서 결측치 여부를 확인하는 것을 추천드립니다.

왜냐하면 만약 문자 데이터의 경우 '-' 또는 'NaN' 등으로 결측치를 표기한 경우가 있으며 (데이콘 제주도 교통량 예측 대회 참조), 숫자 데이터인 경우 0 혹은 99999 등으로 결측치로 표기한 경우도 있습니다.

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