Python에서 탐색적 데이터 분석(EDA)을 사용하여 전반적인 분석 방향 설정

 

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 분석 프로세스의 초기 및 필수 단계입니다. 분석의 전반적인 방향을 식별하는 데 도움이 되며 데이터의 중요한 측면도 강조 표시됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 EDA with Python을 활용하여 전체적인 분석 방향을 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

 

 

탐색적 데이터 분석(EDA)이란 무엇일까요?

 

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 분석하여 주요 특성을 요약하는 프로세스입니다. 데이터의 기본 구조를 이해하고, 패턴과 관계를 식별하고, 데이터에 대한 가정을 테스트하는 데 사용됩니다. EDA는 추가 분석에 중요한 주요 변수를 식별하는 데 도움이 되므로 데이터 분석 프로세스에서 중요한 단계입니다.

 

 

 

 

EDA를 활용한 전반적인 분석 방향 설정

 

다음 단계는 EDA를 사용하여 전반적인 분석 방향을 설정하는 데 사용할 수 있습니다.

 

 

1단계: 데이터 로드

 

EDA 프로세스의 첫 번째 단계는 데이터를 Python으로 로드하는 것입니다.

pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 DataFrame 개체로 읽을 수 있습니다.

예를 들어 "data.csv"라는 CSV 파일을 로드하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

 

 

 

 

 

2단계: 데이터 정리

 

데이터 분석을 수행하기 전에 누락되거나 중복된 값을 제거하여 데이터를 정리해야 합니다. dropna() 함수를 사용하여 누락된 값이 있는 행을 제거하고 drop_duplicates() 함수를 사용하여 중복 행을 제거할 수 있습니다. 예를 들어 DataFrame에서 누락된 값과 중복된 행을 제거하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

data.dropna(inplacd=True)
data.drop_dupliates(inplace=True)

 

 

 

 

3단계: 데이터 탐색

 

데이터가 정리되면 데이터를 탐색하여 패턴과 관계를 식별할 수 있습니다. 히스토그램, 산점도 및 박스 플롯과 같은 다양한 시각화 기술을 사용하여 데이터를 탐색할 수 있습니다. 예를 들어 "x"라는 변수의 히스토그램을 만들려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(data["x"])
plt.show()

 

 

 

 

4단계: 변수 선택

 

데이터 탐색을 기반으로 추가 분석에 중요한 주요 변수를 식별할 수 있습니다. 결과 변수에 중요한 영향을 미치는 변수 또는 결과 변수와 상관관계가 높은 변수를 선택할 수 있습니다. 예를 들어 판매 데이터를 분석하는 경우 판매에 큰 영향을 미치는 가격, 판촉, 광고 등의 변수를 선택할 수 있습니다.

 

 

 

5단계: 통계 분석

 

주요 변수를 선택하면 통계 분석을 수행하여 가설을 테스트하고 변수 간의 관계를 식별할 수 있습니다. 회귀분석, 상관분석, 가설검증 등 다양한 통계기법을 활용하여 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 "x"와 "y"라는 두 변수 간의 상관 분석을 수행하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

import scipy.stats as stats

correlation, p_value = stats.pearsonr(data["x"], data[y"])
print("Correlation:", correlation)
print("P-value:", p_value)

 

 

 

 

6단계: 결론

 

통계 분석 결과를 바탕으로 결론을 도출하고 전반적인 분석 방향을 설정할 수 있습니다. 분석에서 얻은 통찰력을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 비즈니스 성과를 개선할 수 있습니다.

 

 

 

 

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 분석 프로세스의 필수 단계입니다. 향후 분석에 중요한 주요 변수를 파악하여 전반적인 분석 방향을 설정하는 데 도움이 됩니다. Python은 EDA에 사용할 수 있는 pandas, matplotlib, scipy와 같은 다양한 라이브러리를 제공합니다. 위의 단계를 따르면 EDA를 수행하고 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.