스케일링?

비교를 수월하게 하는 목적으로 사용

• 데이터 가공 - 데이터 전처리 단계에서 진행

스케일의 종류

정규화 vs 표준화

정규화(Normalization)란, 값의 범위를 재조정
표준화(Standardization)란, 분포를 재조정

MinMaxScaler 최대-최소 스케일링

데이터가 0과 1 사이에 위치하도록 스케일링

StandardScaler 표준 스케일링

데이터의 평균 = 0, 분산 = 1 이 되도록 스케일링 == 표준 정규분포를 따르도록

MaxAbsScaler 최대-절대치 스케일링

데이터 → [-1, +1]

RobustScaler 강건(로버스트) 스케일링

데이터의 중앙값 = 0, IQE = 1이 되도록 스케일링

시각화 (수치형, 범주형)

relplot : 각 값들의 관계
그래프 형식 기본값은 산점도
kind를 통한 그래프 종류 선택

• scatterplot : 두 변수, 수치형 데이터끼리
• lineplot

displot : hist+kdeplot (분포+밀도)

• histplot : 뱐수 하나 이상 (구간 내에 속하는 관측치의 수)
• kdeplot : 분포
• ecdfplot : 경험적 누적 분포 함수
• rugplot : 선을 이용한 밀도 (러그 같이 깔리듯이 직선 직선 직선 |||)

catplot : 범주형, 수치형 변수 간의 관계

• stripplot
• swarmplot
• boxplot
• violinplot
• pointplot
• barplot

<SQL 문제 풀이>
소수점 처리 함수
CEIL() : 올림
FLOOR() : 내림
ROUND() : 반올림