데이터 분석 기초: 데이터 분석 및 처리

데이터 분석은 정보를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 과정입니다. 파이썬은 pandas, numpy와 같은 강력한 라이브러리를 통해 데이터 분석을 쉽게 할 수 있습니다. 이를 초보자들이 이해하기 쉽도록 설명하겠습니다.

1. 이론 설명

데이터 분석은 데이터를 이해하고, 문제를 해결하기 위한 결론을 도출하기 위한 과정입니다. 데이터 정제, 탐색, 시각화, 모델링 등 다양한 단계를 포함합니다.

2. 변수 선언

데이터 분석에서 변수는 데이터 셋, 결과물, 중간 계산 값 등을 저장하는 데 사용됩니다.

3. 자료형 확인

데이터 분석에서 자주 사용되는 자료형에는 데이터프레임, 시리즈, 배열 등이 있습니다.

4. 자료형 변환

원시 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환합니다. 예를 들어, CSV 파일을 데이터프레임으로 변환합니다.

5. 자료형 간 연산

데이터 분석에서는 다양한 연산을 통해 데이터를 처리하고 분석합니다.

6. 실습과 예제

• 데이터프레임 생성 및 기본 연산
• 간단한 데이터 탐색 및 분석

7. 추가 학습

고급 데이터 처리, 시계열 분석, 기계 학습 모델을 이용한 분석 등을 학습합니다.

8. 코딩 내용

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(5),
                   'B': np.random.rand(5)})

# 기본 연산
print(df.mean())

# 데이터 탐색
print(df.describe())

 

9. 전문 용어 설명

• 데이터프레임(DataFrame): 행과 열로 이루어진 테이블 형식의 데이터 구조.
• 시리즈(Series): 하나의 열에 해당하는 데이터의 집합.
• 데이터 정제(Data Cleaning): 데이터에서 불필요하거나 잘못된 부분을 수정하거나 제거하는 과정.