갱스터의 블로그

본 포스트는 2024년 봄 학기 충남대학교 이종률 교수님의 데이터 과학 강의 정리자료입니다. Visualization Theory데이터를 시각화하는 목적은 데이터의 결과 혹은 어떤 결론을 남에게 공유하기 위함이다.그러나 위 사진과 같이 데이터의 포인트가 한 곳에 몰려 있으면 가독성이 떨어지기 때문에 Linearization을 진행할 수 있다. Linearization우리는 Linearization을 위해 스케일을 잘 선택해야 한다고 앞에서 언급한 적이 있었다. 이는 Linearization을 한다는 것에 조금 더 의미가 있다. 즉, 우리는 위 그래프와 같이 각 데이터 포인트들이 몰려 있는 형태가 아닌, 어떤 환경일 때 Linear한 relationship가 나오는지 확인하는 것이 중요하다. 따라서 우리는..

Data Understanding데이터를 모델링하기 전 데이터의 퀄리티 관점에서 충분한지 판단을 해야 한다. 판단 기준은 아래와 같다. Conpleteness수집된 데이터의 크기나 범위를 말한다.  Data Visualization Distribution각 변수가 어떤 frequency로 나타나는지를 표현하는 것을 distribution이라고 한다. 이때 모든 값이 나올 빈도를 모두 더했을 때 100%가 되어야 하며, 우리가 관찰하는 데이터의 수와 같아야 한다.위 데이터가 분포를 잘 보여주고 있는가라고 묻는다면 답은 아니오이다. 위 차트는 60대 이상의 사람을 대상으로 10년 전과 비교하여 여가 시간의 변화량 보여주고 있다. 이때, 위와 같은 차트는 하나의 개인이 여러 개의 카테고리에 속할 수 있을 뿐만..