Allen's 데이터 맛집

히스토그램(Histogram) 히스토그램은 도수 분포표를 그래픽으로 표현한 것입니다. 가로축에는 각 계급을, 세로축에는 해당 계급에 속하는 데이터의 빈도를 나타내며, 이를 직사각형 모양으로 나타냅니다. 막대의 높이는 빈도를 나타내며, 막대의 폭은 중요하지 않습니다. 만약 히스토그램이 왼쪽으로 치우쳐 있다면, 데이터는 전체 범위에서 수치가 낮은 쪽에 몰려 있다는 것을 의미합니다. 반면 오른쪽으로 치우쳐 있다면 데이터는 더 높은 수치 부분에 몰려 있다는 것을 의미합니다. 만약 막대가 비슷한 높이로 그려진다면, 데이터는 균일한 분포를 가진 것입니다. 가로축과 세로축은 모두 연속적이며, 이를 통해 많은 양의 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 히스토그램은 데이터의 분포를 파악하고, 이해하는 데 유용한 그..

데이터 분석에서 시각화는 데이터의 패턴과 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 다양한 유형의 그래픽은 데이터를 이해하고 시각화하는 데 도움이 됩니다. 여기에 일반적으로 사용되는 몇 가지 시각화 유형을 말씀드리겠습니다. 선 그래프(Line Graph): 데이터의 변화를 시간에 따라 보여주는 데 사용됩니다. 주로 시계열 데이터를 분석할 때 유용합니다. 산점도(Scatter Plot): 두 변수 간의 관계를 보여주는데 사용됩니다. 변수 간의 상관관계를 확인하고 패턴을 파악하는 데 유용합니다. 히스토그램(Histogram): 데이터의 분포를 보여주는데 사용됩니다. 데이터의 빈도를 막대 형태로 나타내어 데이터의 분포를 시각적으로 이해할 수 있게 도와줍니다. 바 차트(Bar Chart): 범주형 데이터의 각 ..

피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient): - 피어슨 상관계수는 두 변수 간의 선형 관계를 측정하는 데 사용됩니다. - 값은 -1에서 1 사이에 있으며, 1에 가까울수록 강한 양의 선형 관계, -1에 가까울수록 강한 음의 선형 관계를 나타냅니다. - 0에 가까울수록 두 변수 간의 선형 관계가 약하거나 없음을 나타냅니다. 스피어만 상관계수(Spearman's Rank Correlation Coefficient): - 스피어만 상관계수는 두 변수 간의 순위 관계를 측정하는 데 사용됩니다. - 두 변수 간의 명목적 관계나 비선형 관계를 측정하는 데 유용합니다. - 피어슨 상관계수와 달리 데이터의 정규성 가정이 필요하지 않습니다. 공분산(Covariance): - 공분산은 두 ..

상관관계 분석은 통계학에서 두 변수 간의 관계를 이해하는 데 사용되는 방법입니다. 이는 두 변수 사이의 방향과 강도를 파악하여 그들 사이의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이미지출처:https://ablearn.kr/newsletter/?idx=13552419&bmode=view 상관관계의 종류: - 양의 상관관계: 두 변수가 함께 증가하거나 감소하는 경향이 있는 경우. 예를 들어, 학업 성적과 공부 시간은 양의 상관관계가 있을 수 있습니다. - 음의 상관관계: 한 변수가 증가할 때 다른 변수가 감소하는 경향이 있는 경우. 예를 들어, 체중과 운동량은 음의 상관관계가 있을 수 있습니다. - 무상관: 두 변수 간에 아무런 관계가 없는 경우. 상관계수의 해석: - 상관계수는 일반적으로 -1부터 1 사이의..