꾸준히 성장하기

안녕하세요, 오늘은 KT 에이블스쿨 5기 1차 미니 프로젝트 후기를 작성해봅니다. 온라인 기반의 교육이기 때문에 프로젝트 기간에 온라인으로 조 모임을 해도 되지만, 저는 오프라인으로 만나서 하는 것을 선호하기에 2일 동안 KT 전농교육장으로 출퇴근(?)을 해보았습니다. 저희 팀은 총 7명으로 구성되었고, 6명이 모였습니다. 데이터와 소프트웨어 분야의 전공자들 사이에서 인문학도인 제가 느낀 긴장감과 동시에 그들과는 다른 시각으로 데이터를 바라보는 제만의 강점을 발견하는 시간이었어요. 첫째 날은 구매패턴 분석을 통해 이탈 고객을 예측하는 전처리 데이터 작업을, 둘째 날은 토익 점수 예측 분석 작업을 했습니다. 지난 2주 동안 배운 데이터 분석의 기초 이론을 실제로 적용해보며 겪은 어려움들과 그 속에서 느낀 ..

KT 에이블스쿨에서의 미니 프로젝트를 진행하면서, isna 함수의 굴레에 빠져들었습니다. 교육 과정에서는 이 함수의 개념을 이해했다고 자신 있게 생각했습니다. 하지만 실제 프로젝트를 수행해보니 그것이 아니었음을 깨달았어요. 이론과 실습의 차이는 역시나 컸습니다🥲 비전공자인 저에게 프로젝트 팀원들은 모두 소프트웨어나 데이터 분석 전공자들이었습니다. 그들의 도움으로 프로젝트를 수월하게 마쳤지만 집에서 혼자 코드를 복습할 때, isna 함수가 생각보다 낯설게 느껴졌어요. 'isin' 함수는 주어진 값이 목록에 있는지 확인하고, 해당하는 값을 필터링하는 데 사용됩니다. 여기서 제가 겪은 두 가지 주요 혼란에 대해 공유하고자 합니다! 1. 단일 데이터 프레임에서의 isin 함수 사용 'tips' 데이터 프레임에서..

2주간 데이터 분석 학습을 한 것을 바탕으로 조원들과 함께 미니 프로젝트를 진행했습니다. 자세한 내용은 주말에 공유드리도록 하겠습니다! 이번 프로젝트를 통해 개인 실습에 그치지 않고, 조원들과 함께 생각을 나누고 코드를 토론하는 시간을 가졌습니다. 처음 도전하는 프로젝트였기에 설렘과 긴장이 공존하는 시간이었지만 조원들과 함께 무사히 과정을 마칠 수 있었습니다. 특히 강사님께서 "나만의 Pandas Cheat Sheet을 만들어 보라"는 제안을 하셨습니다. 구글링을 통해 찾아볼 수 있는 예쁘게 정리된 자료들처럼 시작하기는 어렵겠지만 우선은 내 티스토리에 기록해두려고 합니다. 1-1. 지역별 고객 수 선언할 이름 = 기존 데이터 프레임 이름.groupby(by='지역 열 이름', as_index=False)..

안녕하세요! 오늘은 데이터 분석의 필수 과정 중 하나인 결측치 처리에 대해 배운 내용을 공유하려고 합니다. 데이터 분석에서 정확한 데이터 준비는 매우 중요한데요, 누락된 데이터나 중복 데이터를 제거하는 전처리 작업을 통해 데이터의 질을 높일 수 있습니다. 1. 결측치 처리의 중요성 결측치(NaN 값)는 데이터 분석 과정에서 정확한 분석을 방해하는 요소입니다. 이를 해결하기 위해 결측치를 제거하거나 다른 값(예: 평균값, 최빈값)으로 대체해야 합니다. 2. 결측치 찾는 방법 1) .info() 메서드 사용: 데이터셋의 각 열에 대한 개요를 제공하여 결측치가 있는지 여부를 빠르게 확인할 수 있습니다. 2) .isnull() 또는 .notnull() 메서드 사용: 결측치를 True로 표시하여 결측치의 위치를 ..