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카카오톡 채팅 분석
본인을 포함한 대학동기 4명이 속한 카톡 단체 채팅방의 대화 내용을 분석해보았다. 동의를 구하고 익명처리하여 정리해보고자 한다. 간단한 데이터 형태와 분석 순서는 아래와 같다. 기간 : 2017-01-19 ~ 2020-02-27 대화 : 149,208건 1. 데이터 수집 및 가공 2. 시각화를 통한 EDA 3. 불용어 제거 및 konlpy를 통한 전처리 4 LDA 토픽 모델링 1. 데이터 수집 및 가공 1-1. 데이터 수집 "채팅방 -> 우측 상단 햄버거바 -> 대화..
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스타벅스 이디야 매장 수 비교
오늘은 데이터 공부하면서 자주 참고하는 유튜브 채널인 오늘의 코드에 올라온 스타벅스와 이디야 상권분석을 따라해보고자 한다. 순서는 아래와 같다. 1. 데이터 수집 2. 시각화 # 요약 folium # 지리정보 시각화 모듈 reset.index() # 인덱스 정리 .str.lower() # 영문 소문자화 .str.contains("x" | "y") # ~을 포함하는 문자 df.plot.scatter(x,y) # 산점도 sns.barplot(data=??, x=??, y=??, hue = ??) # 카테고리 변수를..
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아파트 분양가격 동향
이번에도 유투브 채널 오늘 코드에 올라온 아파트 분양가격 동향 강의를 따라해보고자 한다. 순서는 다음과 같다. 1. 데이터 수집 2. 시각화 1. 데이터 수집 공공데이터포털(https://www.data.go.kr/)에 제공하는 전체 민간 신규아파트 분양가격 데이터이며 2020년 1월 기준이다. # 필요한 모듈 설치 import pandas as pd import numpy as np import re import missingno as msno import seaborn as sns # 데이터 로드 및 확인 p..
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[자격증] 데이터분석 준전문가
후기 두달전에 책을 펼쳤지만 제대로 공부를 시작한건 한달 전부터였다. (일 끝나고 카페에서 하루에 한시간씩). 데이터 분석 파트는 실무를 상상하면서 나름(?) 재밌게 공부했지만 내용 자체가 워낙 어려워 반쯤 이해한 것 같다. 아래 책으로 공부했는데, 데이터 관련 자격증 서적들이 값이 비싸다보니 중고나라나 알라딘을 이용했다. 하루라도 빨리 일해보고싶다. 데이터 분석 준전문가 ADsP 한 권으로 끝내기 자율학습으로..
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비지도학습 : PCA 주성분 분석
비지도 학습을 사용해 데이터를 변환하는 이유는 여러가지이다. 가장 일반적으로는 데이터를 시각화 압축, 추가 처리를 위해 정보가 더 잘 드러나도록 하기 위해서이다. 1. 주성분 분석(PCA) PCA의 본질은 탐색적 분석이다. 즉, 변인을 탐색해서 변환을 통해 주성분을 결정하는 방법이다. 주성분이란 데이터를 구성하는 특성 중 데이터를 가장 잘 설명하는 특성을 말한다. 데이터의 특성이 많을때 중요하다..
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