1. 데이터 수집
실무에서 데이터 수집은 매우 중요한 단계입니다. 데이터 분석을 위해 필요한 데이터를 수집하고 저장하는 작업입니다. 데이터 수집은 다양한 방법으로 이루어질 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스에서 데이터를 추출하거나 웹 스크래핑을 통해 웹 사이트에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
1.1 데이터베이스에서 데이터 추출
데이터베이스에서 데이터를 추출하는 방법에는 SQL 쿼리를 활용하는 방법이 일반적입니다. 다양한 DBMS(Database Management System)에 접속하여 필요한 데이터를 쿼리로 선택하고 추출할 수 있습니다. 예를 들어, MySQL 데이터베이스에서 ’employees’ 테이블의 모든 데이터를 추출하는 SQL 코드는 다음과 같습니다:
SELECT * FROM employees;1.2 웹 스크래핑
웹 스크래핑은 웹 사이트에서 정보를 추출하는 방법입니다. 파이썬의 BeautifulSoup 라이브러리와 requests 라이브러리 등을 활용하여 웹 페이지의 HTML 코드를 가져오고 필요한 정보를 파싱할 수 있습니다. 예를 들어, 네이버 실시간 검색어 순위를 스크래핑하는 파이썬 코드는 다음과 같습니다:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.naver.com'
response = requests.get(url)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
rankings = soup.select('.ah_k')
for idx, ranking in enumerate(rankings):
print(f'{idx+1}. {ranking.text}')2. 데이터 전처리
2.1 결측치 처리
결측치는 데이터셋에서 값이 누락된 부분을 의미합니다. 결측치를 처리하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반적으로 결측치를 처리하는 방법으로는 다음과 같은 방법들이 있습니다:
- 결측치가 있는 행 또는 열을 제거하기
- 결측치를 평균값, 중앙값, 최빈값 등으로 대체하기
- 결측치를 예측하여 추정값으로 대체하기
2.2 이상치 처리
이상치는 일반적인 데이터 패턴에서 벗어나는 값으로, 분석 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 이상치를 처리하는 방법은 다음과 같은 방법들이 있습니다:
- 이상치를 제거하기
- 이상치를 다른 값으로 대체하기
- 이상치를 예측하여 추정값으로 대체하기
2.3 데이터 정규화
데이터 정규화는 데이터의 스케일을 조정하여 데이터 값들이 일정한 범위에 분포하도록 만드는 과정입니다. 데이터 정규화를 통해 각 변수의 크기 차이를 줄이고 분석 결과를 향상시킬 수 있습니다. 일반적으로 많이 사용되는 데이터 정규화 방법으로는 다음과 같은 방법들이 있습니다:
- 표준화 (Standardization)
- 최소-최대 스케일링 (Min-Max Scaling)
- 이진화 (Binarization)
- 로그 변환 (Log Transformation) 등
3. 데이터 시각화
데이터 시각화는 데이터를 그래픽으로 변환하여 시각적으로 표현하는 것을 의미합니다. 데이터 시각화는 데이터의 패턴, 관계, 추세 등을 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 시각화 도구와 라이브러리를 활용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.
3.1 Matplotlib
Matplotlib는 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 다양한 그래프 유형을 그릴 수 있으며, 사용자가 세부적으로 설정할 수 있는 많은 옵션이 제공됩니다. 예를 들어, 선 그래프를 그리는 방법은 다음과 같습니다:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축')
plt.title('선 그래프')
plt.show()3.2 Seaborn
Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 한 통계 데이터 시각화 라이브러리입니다. Seaborn은 Matplotlib보다 간단하고 세련된 시각화를 제공하며, 통계적인 관점에서 데이터를 시각화할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 막대 그래프를 그리는 방법은 다음과 같습니다:
import seaborn as sns
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 30, 20, 25]
sns.barplot(x, y)
plt.xlabel('카테고리')
plt.ylabel('값')
plt.title('막대 그래프')
plt.show()3.3 Plotly
Plotly는 인터랙티브한 데이터 시각화를 제공하는 라이브러리입니다. Plotly를 사용하면 마우스로 그래프를 확대, 축소하고, 툴팁을 표시하고, 그래프의 일부를 숨기는 등 시각화를 조작할 수 있습니다. 예를 들어, 산점도를 그리는 방법은 다음과 같습니다:
import plotly.express as px
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
fig = px.scatter(x=x, y=y, title='산점도')
fig.show()4. 기초 통계 분석
기초 통계 분석은 데이터의 특성을 요약하고 해석하는 과정을 의미합니다. 주요한 통계 지표를 계산하고, 그래프를 생성하여 데이터를 이해하는 데 도움을 줍니다.
4.1 기술 통계 분석
기술 통계 분석은 데이터의 중심 경향성, 퍼짐 정도 등을 설명하는 통계 지표를 계산하는 과정입니다. 기술 통계 분석의 예시로는 다음과 같은 지표들이 있습니다:
- 평균 (Mean)
- 중앙값 (Median)
- 최빈값 (Mode)
- 표준편차 (Standard Deviation)
- 범위 (Range)
4.2 가설 검정
가설 검정은 통계적 가설을 세우고, 주어진 데이터를 분석하여 가설이 참인지 아닌지를 결정하는 과정입니다. 가설 검정은 주어진 데이터에 대한 추론을 수행하는 데 사용됩니다. 가설 검정의 예시로는 t-검정, 카이제곱 검정, 회귀 분석 등이 있습니다.
4.3 상관 분석
상관 분석은 두 변수 간의 관계를 파악하는 통계적 분석 방법입니다. 상관 분석을 통해 두 변수 사이의 선형적인 관계, 상관 계수 등을 계산할 수 있습니다. 상관 분석의 예시로는 피어슨 상관 계수, 스피어만 상관 계수, 켄달의 순위 상관 계수 등이 있습니다.
4.4 예시 코드
아래는 파이썬의 통계 라이브러리인 NumPy와 SciPy를 사용한 예시입니다:
import numpy as np
from scipy import stats
# 데이터 생성
data = np.random.randint(0, 100, 100)
# 기술 통계 분석
mean = np.mean(data)
median = np.median(data)
mode = stats.mode(data)
std = np.std(data)
range = np.ptp(data)
print(f"Mean: {mean}")
print(f"Median: {median}")
print(f"Mode: {mode.mode[0]} (count: {mode.count[0]})")
print(f"Standard Deviation: {std}")
print(f"Range: {range}")
# 가설 검정
t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(data, 50)
print(f"t-statistic: {t_stat}")
print(f"p-value: {p_value}")
# 상관 분석
x = np.random.randint(0, 100, 100)
y = np.random.randint(0, 100, 100)
correlation, p_value = stats.pearsonr(x, y)
print(f"Correlation coefficient: {correlation}")
print(f"P-value: {p_value}")5. 상관 분석
상관 분석은 두 변수 간의 관계를 파악하는 통계적 분석 방법입니다. 상관 분석은 변수 간의 선형적인 관계를 측정하고, 상관 계수를 계산하여 두 변수 사이의 관련성과 방향성을 평가합니다. 상관 분석은 두 변수 사이의 연관성을 파악하는 데 유용하며, 예측 모델링과 다른 변수들 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
5.1 피어슨 상관 계수
피어슨 상관 계수는 연속형 변수 간의 선형 관계를 평가하는 가장 흔히 사용되는 상관 분석 지표입니다. 피어슨 상관 계수는 -1부터 +1까지의 값을 가지며, 0은 두 변수 간에 선형적인 관계가 없음을 의미합니다. 피어슨 상관 계수가 양수인 경우에는 양의 선형 관계가 있음을, 음수인 경우에는 음의 선형 관계가 있음을 나타냅니다.
5.2 예시 코드
아래는 파이썬의 통계 라이브러리인 NumPy와 SciPy를 사용하여 피어슨 상관 계수를 계산하는 예시 코드입니다:
import numpy as np
from scipy import stats
# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
# 피어슨 상관 계수 계산
correlation, p_value = stats.pearsonr(x, y)
print(f"Correlation coefficient: {correlation}")
print(f"P-value: {p_value}")위의 코드에서는 x와 y 변수의 데이터를 준비하고, `stats.pearsonr()` 함수를 사용하여 피어슨 상관 계수와 p-value를 계산합니다. 출력 결과로 상관 계수와 p-value가 표시됩니다.
6. 회귀 분석
회귀 분석은 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용되는 통계적 분석 기법입니다. 회귀 분석은 종속 변수의 값을 예측하는 모델을 구축하고, 독립 변수의 영향력과 관련성을 평가하는 데 사용됩니다. 이를 통해 변수 간의 상관 관계를 이해하고, 미래의 결과를 예측하는 데 도움을 줍니다.
6.1 선형 회귀 분석
선형 회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 가장 일반적인 회귀 분석 기법입니다. 선형 회귀 분석은 독립 변수의 가중치와 절편을 추정하여 종속 변수의 값을 예측하는 선형 모델을 생성합니다. 이를 통해 독립 변수의 변화에 따른 종속 변수의 변화를 예측할 수 있습니다.
6.2 예시 코드
아래는 파이썬의 통계 라이브러리인 NumPy와 SciPy를 사용하여 선형 회귀 분석을 수행하는 예시 코드입니다:
import numpy as np
from scipy import stats
# 데이터 생성
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 선형 회귀 분석
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
print(f"Slope: {slope}")
print(f"Intercept: {intercept}")
print(f"R-value: {r_value}")
print(f"P-value: {p_value}")
print(f"Standard Error: {std_err}")
# 회귀 직선 예측
predicted_y = slope * x + intercept
print(f"Predicted y: {predicted_y}")위의 코드에서는 x와 y 변수의 데이터를 준비하고, `stats.linregress()` 함수를 사용하여 선형 회귀 분석을 수행합니다. 출력 결과로 기울기, 절편, R-값, p-value, 표준 오차 등이 표시됩니다. 그리고 회귀 직선을 사용하여 y의 값을 예측합니다.
7. 분류 분석
분류 분석은 데이터를 학습하여 미리 정의된 클래스 또는 범주에 따라 새로운 데이터를 분류하는 데 사용되는 기법입니다. 분류 분석은 지도 학습(Supervised Learning)의 일부로, 주어진 데이터에 대한 레이블 또는 클래스 정보를 포함하고 있습니다. 분류 분석은 패턴 인식, 예측, 이상 탐지 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.
7.1 로지스틱 회귀
로지스틱 회귀는 종속 변수가 이진(binary) 클래스인 경우에 사용되는 분류 알고리즘입니다. 로지스틱 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형적인 관계를 모델링하기 위해 시그모이드 함수를 사용합니다. 이를 통해 0과 1 사이의 값을 출력하고, 이진 분류 작업에 적용할 수 있습니다.
7.2 예시 코드
아래는 파이썬의 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용하여 로지스틱 회귀를 수행하는 예시 코드입니다:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 데이터 생성
X = [[2.0], [3.0], [4.0], [5.0]]
y = [0, 0, 1, 1]
# 로지스틱 회귀 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
# 새로운 데이터에 대한 분류 예측
new_data = [[3.5], [4.5]]
predicted_classes = model.predict(new_data)
print(f"Predicted classes: {predicted_classes}")위의 코드에서는 X와 y 변수의 데이터를 준비하고, `LogisticRegression()` 클래스를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 학습합니다. 그리고 새로운 데이터를 사용하여 분류 예측을 수행하고, 예측된 클래스를 출력합니다.
8. 군집 분석
군집 분석은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법으로, 데이터를 유사한 특성을 갖는 그룹으로 자동으로 분류하는 기법입니다. 군집 분석은 데이터 내의 패턴이나 구조를 발견하고, 유사한 개체를 동일한 군집으로 그룹화하여 데이터를 이해하는 데 사용됩니다. 군집 분석은 데이터의 특성을 시각화하고, 세분화된 데이터의 준비에 유용합니다.
8.1 K-평균 군집화
K-평균 군집화는 군집 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다. K-평균 군집화는 데이터를 K개의 그룹으로 분할하는 알고리즘으로, 각 그룹은 중심점(centroid)으로 표현됩니다. 알고리즘은 중심점과 개체 사이의 거리를 최소화하여 최적의 군집화를 찾으려고 노력합니다.
8.2 예시 코드
아래는 파이썬의 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용하여 K-평균 군집화를 수행하는 예시 코드입니다:
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 데이터 생성
X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])
# K-평균 군집화 모델 학습
k = 2
model = KMeans(n_clusters=k)
model.fit(X)
# 군집에 대한 예측
new_data = np.array([[2, 2], [4, 4]])
predicted_clusters = model.predict(new_data)
print(f"Predicted clusters: {predicted_clusters}")위의 코드에서는 X 변수의 데이터를 준비하고, `KMeans()` 클래스를 사용하여 K-평균 군집화 모델을 학습합니다. 그리고 새로운 데이터 포인트를 사용하여 군집 예측을 수행하고, 예측된 군집을 출력합니다.
9. 시계열 분석
시계열 분석은 데이터가 일련의 시간 순서에 따라 수집되었을 때 발생하는 패턴과 구조를 이해하고 예측하기 위한 기법입니다. 시계열 데이터는 일정한 간격으로 측정된 관찰값을 포함하며, 경향성, 계절성, 주기성 등의 패턴을 가지고 있을 수 있습니다. 시계열 분석은 시간 경과에 따른 변동성을 이해하고 예측하기 위해 사용됩니다.
9.1 ARIMA 모델
ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터에서 사용되는 예측 모델로, 과거 값과 예측 오차를 기반으로 시계열을 예측하는 방법입니다. ARIMA 모델은 자기회귀(AR, Autoregressive), 차분(D, Difference), 이동평균(MA, Moving Average)의 세 가지 요소로 구성됩니다. ARIMA 모델은 변동성, 트렌드, 계절성 등 다양한 패턴을 잘 처리할 수 있습니다.
9.2 예시 코드
아래는 파이썬의 머신 러닝 라이브러리인 statsmodels을 사용하여 ARIMA 모델을 학습하고 예측하는 예시 코드입니다:
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 시계열 데이터 생성
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])
# ARIMA 모델 학습
model = ARIMA(data, order=(1, 0, 0))
model_fit = model.fit()
# 다음 값 예측
next_value = model_fit.forecast(steps=1)
print(f"Next predicted value: {next_value}")위의 코드에서는 시계열 데이터를 생성하고, `ARIMA()` 클래스를 사용하여 ARIMA 모델을 학습합니다. 그리고 `forecast()` 메서드를 사용하여 다음 값 예측을 수행하고, 예측된 값을 출력합니다.
10. 데이터 예측
데이터 예측은 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 것을 의미합니다. 데이터 예측은 다양한 예측 모델과 알고리즘을 사용하여 수행될 수 있습니다. 예측 모델은 주어진 데이터의 패턴과 특성을 학습하고, 이를 기반으로 미래 값을 예측하는 방법을 제공합니다. 데이터 예측은 시간, 수량, 범주 등 다양한 문제에 적용될 수 있으며, 비즈니스 의사 결정에 큰 도움을 줄 수 있습니다.
10.1 회귀 분석
회귀 분석은 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 통계적 기법입니다. 회귀 분석은 주어진 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력 값에 대한 출력 값을 예측하는데 사용됩니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하는 문제에서 회귀 분석은 주택의 면적, 위치, 건축 연도 등의 변수를 기반으로 가격을 예측할 수 있습니다.
10.2 예시 코드
아래는 파이썬의 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용하여 회귀 모델을 학습하고 예측하는 예시 코드입니다:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 데이터 생성
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 새로운 값 예측
new_data = np.array([[6]])
predicted_value = model.predict(new_data)
print(f"Predicted value: {predicted_value}")위의 코드에서는 X 변수와 y 변수의 데이터를 생성하고, `LinearRegression()` 클래스를 사용하여 회귀 모델을 학습합니다. 그리고 새로운 데이터 포인트를 사용하여 값을 예측하고, 예측된 값을 출력합니다.