데굴데굴 데이터분석

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! . 🎲 01. 모평균에 대한 검정 • 모분산을 안다는 가정 하에, 표본평균은 Z 분포를 따름. • 모분산을 모른다는 가정 하에서는, 표본평균은 T(n-1) 분포를 따름 : ttest_1samp( ) 함수 ☑️ Csi 데이터에서 ‘서비스 만족도의 모평균이 70이 아니다’ 라는 가설검정 - 양측검정 # ttest_1samp(a, popmean, alternative='two-sided’) from scipy.stats import ttest_1samp print(ttest_1samp(csi.Index, popmean=70)) ## T 분포 검정통계량, p-value 출력 ## 검정 결과 귀무가설 기각 ..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🧩 저번 포스팅에서 Data Cleaning에 대해서 간단하게 알아보았습니다. 이제는 본격적인 전처리를 위한 방법들을 배워나갈 것인데, 먼저 categorical data 의 integration을 위한 chi-square test를 알아보도록 합시다. 들어보신 분들은 아마 카이제곱검정 이 더 익숙하실 것 같습니다. 🚩 1. Data Integration 기업이나 큰 데이터베이스에서 Data Integration은 여러 출처의 데이터를 일관된 저장소로 통합하거나 데이터베이스를 통합하여 각각의 데이터를 워래의 범위보다 축소된 범위에서 한번에 다루기 위한 방법으로 정의됩니다. 일반적으로는 데이터의 at..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🩸 저번 글에서는 support, confidence, lift를 가지고 함께 등장하는 attribute 들을 알아보았습니다. 이번 글에서는 이 수치들이 가질 수 있는 문제들을 해결하기 위한 Null-Invariant Measures 를 사용하여 패턴을 분석할 것입니다. 🩸 코드 진행의 이해를 위해 이번 글에서 사용할 데이터프레임을 먼저 살펴보겠습니다. 📌 1. pre_tran : 수치형/범주형 attribute가 섞여있던 원래 데이터를 범주형 데이터로 만든 것 📌 2. transaction : pre_tran을 사용하여 만든 최종 트랜잭션 데이터 - Boolean 표현형 🫀 1. Null-Inva..