Allen's 데이터 맛집

프로젝트 목표 일간 미세먼지 xlsx파일을 2016년도부터 2019년도까지 불러옵니다. 해당 데이터들을 합치고 전처리를 하여 EDA를 진행합니다. 해당 분석을 통해 인사이트를 찾고 시각화를 하여 상관관계를 알아봅니다. 데이터 Features. - 측정일시 - 측정소명 - 이산화질소농도 - 오존농도 - 이산화탄소농도 - 아황산가스농도 - 아환산가스 - 미세먼지 - 초미세먼지 원하는 지역구( 강남구 )를 데이터 분석을 하여 평균을 내고 해당 지역구에 각 연도별로 가장 미세먼지가 농도가 높거나 낮은 달을 추출합니다. 그리고 해당 데이터를 통해 보기 쉽게 시각화를 하여 연도마다 월별 미세먼지 농도를 한눈에 보기 쉽게 Matplotlib 모듈을 통해 확인합니다. 각종 시각화들을 통해 여러 가지 분석결과를 통해 미..

프로젝트 소개 우리는 대기오염으로 인해 심각한 건강 문제와 환경 문제를 겪고 있습니다. 이 프로젝트는 더 나은 대기질 환경을 만들기 위해 데이터 분석을 활용하여 주요 도시의 대기 중 미세먼지 데이터를 분석하여 대기 오염에 대해서 통계를 내고 영향을 찾아보려 합니다. 사용기술 - Python - Pandas - Matplotlib - Seaborn - Jupyter Notebook GITHUB : https://github.com/siilver94/Analyzing-about-fine-dust GitHub - siilver94/Analyzing-about-fine-dust Contribute to siilver94/Analyzing-about-fine-dust development by creating a..

기하평균은 숫자들의 곱의 n번째 제곱근을 계산한 값으로, 주로 변화율이나 성장률을 나타내는 데에 사용됩니다. 기하평균(Geometric Mean) 기하평균은 다음과 같이 정의됩니다. 여기서 x1, x2, ..., xn 은 주어진 데이터의 값이며, n은 데이터의 개수입니다. 이제 예시를 통해 기하평균을 이해해보겠습니다. 예시: 성장률의 평균 구하기 3년 동안 한 투자의 연간 수익률이 다음과 같다고 가정해 봅시다. 5%, 10%, 15% 이제 이 수익률들의 기하평균을 구해봅시다. 계산을 해보면, 기하평균은 약 10.05%가 됩니다. 기하평균은 특히 연속된 기간 동안의 변화율이나 비율을 나타낼 때 유용합니다. 이는 곱의 n번째 제곱근을 계산하기 때문에, 각 값이 전체적인 평균에 얼마나 영향을 미치는지에 중점을..

조화평균은 숫자들의 역수의 평균을 계산하는 방식으로, 특히 비율이나 속도와 관련된 값들의 평균을 구하는 데에 자주 사용됩니다. 조화평균(Harmonic Mean) 조화평균은 다음과 같이 정의됩니다. 여기서 x1, x2, ...,xn 은 주어진 데이터의 값이며, n은 데이터의 개수입니다. 이제 예시를 통해 조화평균을 이해해보겠습니다. 예시: 속도의 평균 구하기 어떤 거리를 이동하는 데에 걸리는 시간을 나타내는 속도가 다음과 같다고 가정해 봅시다. 10, 20, 30 10,20,30 이제 이 속도들의 조화평균을 구해봅시다. 따라서, 이 속도들의 조화평균은 18입니다. 조화평균은 특히 비율이나 반비례 관계에 있는 값들의 평균을 구할 때 유용하게 사용됩니다. 이것은 주어진 데이터의 역수의 평균을 취하는 방식으로..