[따라코딩] 인구 소득 예측 프로젝트 중급 (2)

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  • 따라코딩 프로젝트
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  • 15 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

무엇을 다루는 교재인가요?

데이터를 다양한 각도에서 탐색하고, 변수 간 관계를 시각적으로 분석하여 머신러닝 모델링을 위한 인사이트를 도출하는 종합적인 데이터 시각화 과정을 수행합니다.

이 코드는 인구통계학적 데이터(소득 예측 관련)를 체계적이고 다각적으로 시각화하는 과정을 보여주는 시각적 탐색 분석(EDA) 과정입니다. 다양한 시각화 기법을 활용하여 데이터의 분포, 관계, 패턴을 어떻게 효과적으로 표현하고, 왜 이런 시각화가 중요한지, 실제로 어떻게 의미 있는 통찰을 얻을 수 있는지를 단계별로 익힐 수 있어요.

기본적인 그래프 생성과는 다르게, 목적에 맞는 시각화 선택, 복합적 관계 표현, 타겟 변수와의 연관성 탐색을 통해 이 코드를 통해 데이터 시각화의 접근법과 분석적 사고방식을 배울 수 있습니다.


이번 교재에서 배워요.

스테이지 1

데이터 시각화의 전문적 기법과 분석적 접근법

- 파이 차트부터 히트맵, 박스플롯, 바이올린 플롯까지 다양한 시각화 도구의 활용법과 적절한 상황을 이해합니다.
- 범주형 변수와 수치형 변수의 분포 분석을 통해 데이터의 기본 특성과 편향성을 파악하는 방법을 배웁니다.
- 타겟 변수와 각 특성 간의 관계를 다양한 시각화 기법으로 탐색하여 예측 모델링에 유용한 인사이트를 도출합니다.
- 다중공선성(VIF) 분석, 상관관계 히트맵, 페어플롯 등 고급 분석 기법을 통해 변수 간 복잡한 상호작용을 이해합니다.
- 한글 폰트 설정, 그래프 스타일 커스터마이징, 서브플롯 구성 등 시각화 표현 기술도 함께 익힙니다.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 1 개

1. 피처(feature)와 타겟(target) 변수의 관계 및 분포 분석

내 학습 진도

1. 피처(feature)와 타겟(target) 변수의 관계 및 분포 분석
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데이스쿨

안녕하세요! 🙋‍♀️ 데이스쿨은 인공지능 초/중급 학습자를 위한 프로젝트 학습, 해커톤, 트랙으로 구성된 학습 플랫폼이에요. 부단한 연습과 매일의 작은 노력을 통해 여러분의 학습 목표를 달성해 보세요. 🏆 여러분의 성공을 위해 데이스쿨이 함께 할게요. 🎉 📧 문의: dacon0school@gmail.com

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