TIL_13 : EDA

🙄 EDA란?

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👉 Exploratory Data Analysis
: 탐색적 데이터 분석, 데이터셋을 다양한 관점에서 살펴보고 탐색하면서 인사이트 파악

• 각 row는 무엇을 의미하는가?
• 각 column은 무엇을 의미하는가?
• 각 column은 어떤 분포를 보이는가?
• 두 column은 어떤 연관성이 있는가?
  ❌ 공식이 있는 것은 아니다

🙄 설문조사

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설문 문항

• 0~18 : 음악 취향
• 19~30 : 영화 취향
• 31~62 : 취미/관심사
• 63~72 : 공포증
• 73~75 : 건강 습관
• 76~132 : 성격/인생관 등
• 133~139 : 소비습관
• 140~146 : 기본 정보

➡ 설문 참여자들의 기본정보 파악하기

👉 설문 참가자 주 연령대가 남여 모두 10대 후반 20대 초반인 것을 알 수 있다.

👉 sns.jointplot() 을 통해 키와 몸무게 분포와 함께 상관관계도 알 수 있다.

➡ 설문 참여자들의 음악 취향 파악하기

👉 df.corr() : 상관계수 DataFrame 출력
👉 sns.heatmap(df.corr()) : 상관계수를 heatmap 으로 출력

➡ 항목별 상관 관계 파악하기

👉 df.corr()['Age'].sort_values(ascending=False)
: 나이와의 상관 계수 내림차순 출력
양수 : 나이가 들수록 늘어나는 것
음수 : 나이가 들수록 줄어드는 것
👉 df.corr()['Getting up'].sort_values(ascending=False)
:일찍 일어나는 사람과의 상관 계수 내림차순 출력

➡ 클러스터 분석(Cluster Analysis) : 참여자들의 관심사

👉 역사와 상관계수 내림차순으로 출력

👉 sns.clustermap() : 유사한 관심사들끼리 heatmap 왼, 위쪽에 묶음 표현