4.1 추론통계를 배우기 전에 전수조사와 표본조사 모집단을 알아보는 방법 🔖전수조사 모집단의 모든 요소 조사 🔖표본조사 모집단의 일부인 표본으로 모집단의 성질을 추정 데이터를 얻는다는 것 모집단 분포: 모집단을 나타내는 분포 모집단 분포가 양적 변수의 분포라면 평균이나 분산을 정의할 수 있는데, 이...

🔖전제 조건 use_log.csv와 customer_join.csv만 사용합니다. 031.데이터를 읽어 들이고 확인하자 데이터 불러오기 import pandas as pd customer = pd.read_csv('customer_join.csv') customer.isnull().sum() import pandas as pd usel...

🔖전제 조건 스포츠 센터 종일 회원: 언제든 이용 가능 주간 회원: 낮에만 이용 가능 야간 회원: 밤에만 이용 가능 정책 입회비가 들지만, 비정기적으로 입회비 반액 할인이나 입회비 무료 행사를 해서 신규회원을 늘리고 있다. 탈퇴하려면 월말까지 신청하면 그 다...

이용할 데이터 정보 011.데이터를 읽어 들이자 import pandas as pd uriage_data = pd.read_csv("uriage.csv") # uriage: 매출 이력 uriage_data.head() kokyaku_data = pd.read_excel("kokyaku_daicho.xlsx") # kokyaku: 고객 정보 k...

이용할 데이터 정보 001. 데이터를 읽어 들이자 import pandas as pd # 라이브러리 판다스 임포트 customer_master = pd.read_csv('customer_master.csv') customer_master.head() # 5행 출력 item_master = pd.read_csv('item_master.csv...

6-1 군집 알고리즘 타깃을 모르는 비지도 학습 비지도 학습: 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘. 과일 사진 데이터 준비하기 사과(100개), 바나나(100개), 파인애플(100개)을 담고 있는 흑백 사진 넘파이 배열의 기본 저장 포맷인 npy 파일로 저장되어 있음. !wget https://bit.ly/fruits...

6.1 보고서: UA 분석의 핵심 잠재고객 보고서: 웹 사이트에 유입되는 사용자들의 특징을 분석하는 보고서입니다.(어느 지역? 어떤 기기?) 획득 보고서: 사용자가 웹 사이트로 유입되는 시점의 데이터들을 주로 분석하는 보고서입니다.(어느 채널? 캠페인 효과?) 행동 보고서: 웹 사이트에 유입된 사용자가 어떤 행동을 했는지 분석하는 보...

❗ GA는 사용자 화면을 통해 데이터를 분석합니다. 이번 장에서는 구글 애널리틱스의 ‘사용자 화면’을 다루는 방법을 살펴보겠습니다. 주로 UA를 기반으로 살펴보겠습니다. 5.1 구글 애널리틱스 사용자 화면 사용법 익히기 계정 선택기 영역: GA 계정과 속성, 보기를 선택할 수 있습니다. 보고서 및 도움말 검색 영역: 각종 알림 정보와 ...

5.1 결정 트리 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 데이터 준비하기 import pandas as pd wine = pd.read_csv('https://bit.ly/wine-date') wine.head() 0: 레드 와인 / 1: 화이트 와인(양성 클래스) -> 이진 분류 문제 결측치 확인하기 wine.inf...

4.1 로지스틱 회귀 K-최근접 이웃 분류기로 클래스 확률 계산 생선 종류: 7종류 특성: 길이, 높이, 두께, 대각선 길이, 무게 데이터 준비하기 🔖 데이터 준비 import pandas as pd fish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish.csv') fish.head() # 어떤 종류...