빅데이터 분석/Python

[빅데이터 분석] 파이썬(Python) Seaborn 라이브러리를 이용한 데이터 시각화

1. 개요 데이터 분석 결과를 효과적으로 시각화하여 전달하는 것은 데이터 분석에 중요한 작업입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석 결과를 시각화하는데 자주 활용되는 파이썬 라이브러리인 Seaborn에 대해 살펴보려고 합니다. Seaborn은 Matplot 기반으로 개발된 Python 시각화 라이브러리로, Seaborn을 활용하면 보다 복잡한 시각화 그래프를 쉽게 만들 수 있습니다. 그럼 이번 포스팅에서는 데이터 분석에 자주 활용되는 Seaborn 함수 및 예제, 함수 리스트에 대해 알아보도록 하겠습니다. Seaborn 라이브러리에 대한 자세한 정보는 아래 사이트를 참고 부탁드립니다. seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.12.2 documentati..

2023. 7. 12.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터 분석] 나이브베이즈(Naive Bayes) 분석 : 확률적 접근으로 데이터를 분류하는 머신러닝 분석

1. 개요 머신러닝의 많은 알고리즘들 중 나이브 베이즈(Naive Bayes)는 '베이즈 정리'를 기반으로 한 통계적 분류 기법으로, 확률적 처리 방식과 속도 때문에 많이 사용되고 있습니다. 이 글에서는 나이브 베이즈 알고리즘의 개념, 장단점, 처리 절차, 분석 적용 사례, 그리고 파이썬 예제 코드에 대해 자세히 설명하겠습니다. 2. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 개념 및 장단점 나이브 베이즈 알고리즘은 '베이즈 정리'를 기반으로 한 통계적 분류 기법입니다. 이는 각 특징이 독립적임을 가정(이 때문에 '나이브')하고, 주어진 특징에 대한 각 클래스의 조건부 확률을 계산함으로써 작동합니다. 1. 장점 1) 계산이 빠르고, 매개변수 튜닝이 거의 필요 없습니다. 2) 큰 데이터셋에도 잘 작동하며, 노이..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터 분석] K-평균 (K-Means) 분석 : 데이터를 효과적으로 그룹화하는 머신러닝 분석 기법

1. 개요 데이터 분석을 하다 보면 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 클러스터링(Clustering)이 필요한 경우가 많습니다. 그 중에서도 K-평균(K-Means) 알고리즘은 가장 널리 사용되는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 K-평균(K-Means)의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 살펴보도록 하겠습니다. 2. K-평균 알고리즘 개념 및 장단점 K-평균 알고리즘은 각 클러스터의 중심(centroid)과 해당 클러스터 내의 데이터 간의 거리 차이의 제곱을 최소화하는 방식으로 데이터를 클러스터링합니다. 다시 말해, 각 데이터를 가장 가까운 클러스터에 할당하고, 그 다음에는 클러스터의..

2023. 7. 10.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 선형 회귀 분석 (Linear Regression)

1. 개요 데이터 분석에서, 선형 회귀(Linear Regression) 분석은 가장 기본적이면서도 자주 사용되는 분석 방법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 선형 회귀의 기본 개념부터 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 2. 선형 회귀 분석 개념 선형 회귀는 독립 변수(X)와 종속 변수(Y)간의 관계를 선형 방정식으로 표현하는 것입니다. 이 선형 방정식은 Y = aX + b와 같은 형태를 가지며, 여기서 a는 상수(coefficient), b는 회귀계수(intercept)이며, X는 독립 변수 Y는 종속 변수입ㄴ다 . 상수는 X의 변화에 따른 Y의 변화량을, 회귀 계수는 X가 0일 때의 Y값을 나타냅니다. 3. 선형 회귀 알고리즘 처리 절차 선형 회귀 분..

2023. 7. 10.