반응형 statistical-analysis3 How to Use Python for Statistical Analysis 통계 분석은 데이터 분석의 핵심 구성 요소이며 Python은 통계 분석을 수행하기 위한 강력한 언어입니다. 다양한 라이브러리와 프레임워크를 갖춘 Python을 사용하면 복잡한 통계 분석을 쉽게 수행하고 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 통계 분석의 기본 사항을 살펴보고 통계 분석을 수행하는 데 가장 많이 사용되는 라이브러리 및 프레임워크를 소개합니다. Types of Statistical Analysis 다양한 유형의 통계 분석이 있으며 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 가장 일반적인 유형의 통계 분석은 다음과 같습니다. 기술 통계: 이 유형의 분석에는 평균, 중앙값 및 표준 편차와 같은 측정값을 사용하여 데이터를 요약하는 것이 포함됩니다. 추론 통계: 이 유.. 2023. 1. 25. Advanced Data Analysis with Python Python은 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며 광범위한 라이브러리 및 프레임워크가 있어 데이터 작업 및 분석에 이상적인 선택입니다. Python 및 데이터 분석에 더 능숙해짐에 따라 분석을 다음 단계로 끌어올리기 위해 고급 기술과 도구를 탐색하고 싶을 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 데이터 분석을 위한 몇 가지 고급 기술과 도구를 살펴봅니다. Advanced Data Manipulation 데이터 조작은 데이터 분석에서 중요한 단계이며 누락된 값 처리, 이상치 처리, 데이터 변환과 같은 작업을 포함합니다. Python의 고급 데이터 조작 기술에는 문자열 조작을 위한 정규식 사용, apply()데이터 변환을 위한 함수 사용, groupby()데이터 집계를 위한 함수 사용이 포함됩니다... 2023. 1. 25. How to Use Python for Data Analysis in Real-World Projects 데이터 분석은 유용한 정보를 발견하고 결론을 제시하며 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링하는 프로세스입니다. 광범위한 강력한 라이브러리와 프레임워크를 갖춘 Python은 실제 프로젝트에서 데이터 분석을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 실제 프로젝트에서 데이터 분석을 위해 Python을 사용하는 방법을 살펴보고 몇 가지 모범 사례와 일반적인 사용 사례를 소개합니다. Getting Started 실제 프로젝트에서 데이터 분석을 위해 Python을 사용하는 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 분석의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 데이터 분석은 패턴과 통찰력을 발견하기 위해 데이터를 조사하는 프로세스입니다. 실제 프로젝트에서 데이터 분석은 종종 데이터 분석가, 데이.. 2023. 1. 25. 이전 1 다음 반응형