안녕하세요~!~! 본캠프 3일차 입니다~
오늘은 데이터 분석 강의 2주차와 3주차를 들었는데요!
어제에 이어서 남은 2주차에 대해 작성할게요!
타이타닉 생존자의 나이에 숨겨진 비밀 파헤치기!
나이대별로 생존율과의 관계를 좀 더 정확히 알아보겠습니다.
여기서 numpy, seaborn을 사용한다고 하는데 어떤 것인지 먼저 알아볼게요
넘파이는 데이터 연산을 빠르고 쉽게 할 수 있게 도와주는 라이브러리입니다.
⇒ 파이썬으로 수치를 계산 할 때, 여러 함수들을 제공하여 많은 양의 복잡한 수치를 계산 할 때 거의 필수적으로 사용 되는 라이브러리예요.
seaborn은 matplotlib 으로 부터 만들어진 데이터 시각화를 위한 라이브러리입니다.
⇒ 랜덤으로 분포되어 있는 데이터를 시각화 할때 주로 사용 됩니다. 그리고, 기본 matplotlib보다, 더 더양한 스타일을 그래프에
적용 할수 있습니다.
이전에 그래프를 그렸을 때는 나이와 생존율 간 상관관계가 거의 없다고 나왔었는데,
나이대 별로 나누어서 생존율과의 관계를 보니 생각보다 상관관계가 나이대별로 엄청 다르네요!
특히 baby children의 생존율이 다른 연령대 보다 상대적으로 높은 걸 확인할 수 있어요!
이제는 실생활에서 사용하는 데이터 분석을 해볼 것이에요!
스파르타코딩클럽 신입사원으로 일하게 되어 팀장님이 주신 미션을 해결해보겠습니다
실습1) 최적의 타이밍에 완주를 독려하는 고객 관리 메세지를 보내기
수강생들이 가장 많이 혹은 가장 적게 듣는 시간과 요일을 데이터 분석으로 찾기입니다
요일별 수강생 수를 바 그래프로 그려보겠습니다.
다음은 시간 별 접속하는 수강생 수의 라인 그래프를 그려보겠습니다.
이제 요일 별 접속 시간을 살펴보고 히트맵으로 나타낼 것인데요!
히트맵이란 X축과 Y축을 특정하게 제한된 변수(예를들어, 지역 성별 등등) 로 하고, 균일한 블록으로 나누어 각 칸에 수치형 변수를 채우는 방식입니다!
데이터 값이 높거나 그 양이 많은 경우 진한 색을, 낮거나 적은 경우 연한 색을 사용하여 시각적 패턴을 만들어 냅니다.
화요일 18시에 가장 많은 접속자가 있다는 것을 확인할 수 있었습니다.
그리하여, 고개 관리 문자는
가장 수강을 많이 한 화요일, 일요일 저녁시간쯤에 독려 문자를
가장 수강을 적게 한 금요일, 수요일 오전 시간에 동기부여 문자를 보내는 것이 좋다고 생각됩니다!
실습2) 수강 수요가 많은 지역 찾기
가장 수강을 많이 하는 지역을 데이터 분석으로 찾기 입니다
그래프로 시각화 해주면
서울에서 가장 많은 수강생이 수강하고 있음을 확인할 수 있습니다!
이번에는 지도 라이브러리를 사용해서 지도 위에 위치를 표시해보겠습니다
오늘도 끝이 났습니다~!~!~! 우와 파이썬은 정말 갈수록 어려워지네요.. 다들 별로 어렵지 않다고 하는데 코드부터 어렵따... 쿄쿄
오늘은 팀장님이 안 계셔서 별 일 안 했지만 제가 팀장 역할을 했는데 팀장 자리도 쉽지 않네용~ ㅋㅎㅎ
ADsP공부를 해야하는데 데이터 분석 강의를 들으면 하루가 다 지나있어서 시간이 부족해요..!
그래도 해내야지요 호호 내일도 파이팅 !!
오늘은 날씨도 좋고 산책을 조금 하다가 잘 생각이랍니다🚶🏻♀️
정말 다들 수고 많으셨어요
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