파이썬으로 배우는 실전 데이터 분석

 

이 책은 파이썬을 활용하여 데이터 분석을 배우려는 독자를 대상으로 하며, 다양한 실습을 통해 데이터를 다루는 기술을 다룹니다. 먼저 데이터 분석의 기초를 다지고, 판다스를 활용하여 데이터를 탐색하고 처리하는 방법을 소개합니다. 이어서 데이터 시각화, 머신러닝 기법 등과 같이 실무에서 활용할 수 있는 데이터 분석 기술까지 다룹니다. 마지막으로 지금까지 배운 내용을 종합적으로 실습할 수 있도록 서울시 상가 데이터를 활용한 프로젝트를 제공합니다.

 

※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

[목 차]

Chapter 01 데이터 분석의 준비

01 데이터의 중요성

02 빅데이터와 활용 사례

03 데이터 분석 도구

04 파이썬과 VS Code의 설치 및 사용

요약 | 연습문제

 

Chapter 02 데이터 분석과 판다스

01 데이터의 분류

02 데이터 분석 절차

03 판다스 개요

요약 | 연습문제

 

Chapter 03 시리즈로 1차원 배열 다루기

01 데이터 입력과 시리즈 객체의 정보 확인

02 시리즈 객체의 슬라이싱

03 시리즈 객체의 산술 연산

04 시리즈 객체의 내용 변경

요약 | 연습문제

 

Chapter 04 데이터프레임으로 2차원 배열 다루기

01 iris 데이터셋

02 데이터프레임 다루기

03 csv 파일 조회

요약 | 연습문제

 

Chapter 05 단일 변수 데이터의 탐색

01 단일 변수 범주형 데이터의 탐색

02 단일 변수 연속형 데이터의 탐색

03 판다스 그래프의 작성

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 06 다중 변수 데이터의 탐색

01 산점도

02 상관분석

03 선그래프

04 데이터 탐색 실습

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 07 데이터 전처리

01 데이터 전처리 개요

02 결측값

03 특잇값

04 정렬과 순위

05 데이터 샘플링과 조합

06 데이터 집계와 병합

07 피벗 테이블

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 08 고급 데이터 시각화

01 seaborn 라이브러리

02 버블 차트

03 모자이크 플롯

04 히트맵

05 레이더 차트

06 트리맵

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 09 지도와 데이터

01 지도 사용을 위한 준비

02 특정 지역의 지도 보기

03 지도 위에 마커와 텍스트 표시하기

04 지도 위에 데이터 표시하기

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 10 워드클라우드와 구매 패턴 분석

01 워드클라우드 분석

02 구매 패턴 분석

03 인터넷 검색어 분석

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 11 가설 검정

01 가설 검정의 필요성

02 두 집단의 평균에 대한 가설 검정

03 두 집단의 비율에 대한 가설 검정

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 12 머신러닝 데이터 분석

01 머신러닝 데이터 분석 개요

02 차원 축소

03 k-평균 군집화

04 k-최근접 이웃 분류

05 회귀분석

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 13 SQL 활용 데이터 분석

01 데이터베이스와 SQL

02 SQL SELECT 문

03 파이썬에서 데이터베이스 연동하기

04 공공 빅데이터의 활용

실전 분석

요약 | 연습문제

 

Chapter 14 데이터 분석 프로젝트

01 분석 대상 데이터의 준비

02 데이터 탐색

03 기간별 분석

04 역삼1동 상권 분석

요약

 

APPENDIX 부록

A 판다스 객체의 속성과 메서드 목록

B VS Code에서 코파일럿 사용하기

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