데이터로 패턴 분석하기

Visualization, seaborn, matplotlib, EDA

  • 주제학습 프로젝트
  • 2 시간 3 스테이지
  • 380 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

개요

이 프로젝트는 데이터 분석을 위한 시각화의 기초를 탐구하고 실제로 적용하는 과정을 다룹니다. 데이터 시각화는 복잡한 정보를 이해하기 쉽고 직관적인 그래픽 형태로 변환하는 수단입니다. 프로젝트는 세 가지 스테이지로 구성됩니다.

스테이지 1에서는 시각화의 개념을 소개하며, 변수 간의 관계를 이해하고 시각화를 활용하는 목적을 탐구합니다. 또한, 다양한 그래프 유형의 선택 방법과 데이터 시각화에 사용되는 라이브러리의 특징을 살펴봅니다.

스테이지 2에서는 범주형 데이터에 대해 집중적으로 배우고, 이를 활용하여 원 그래프, 막대 그래프, 상자 수염 그림 등을 그려봅니다.

스테이지 3은 수치형 데이터에 초점을 맞추고, 히스토그램, 선 그래프, 산점도를 통해 수치 데이터의 분포, 추세, 관계 등을 탐색합니다.

목표

1. 다양한 그래프 유형의 선택 및 적용
범주형 및 수치형 데이터에 적합한 그래프 유형을 선택하고, 이를 실제 데이터에 적용하는 능력 학습.

2. 데이터의 숨겨진 특성 및 패턴 발견
시각화를 통해 데이터에서 숨겨진 인사이트를 발굴.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 3 개

1. 시각화의 이해
2. 범주형 데이터 시각화
3. 수치형 데이터 시각화
해커톤
의류 제조 회사 생산성 예측 AI 해커톤
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내 학습 진도

1. 시각화의 이해
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