오우진

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프로젝트 목표 한국교통안전공단 자동차 결함 리콜 데이터를 분석하여 유의미한 정보 도출 탐색적 데이터 분석을 수행하기 위한 데이터 정제, 특성 엔지니어링, 시각화 방법 학습 ​ 프로젝트 목차 1. 데이터 읽기 자동차 리콜 데이터를 불러오고 Daaframe 구조를 확인 1-1. 데이터 불러오기 ​ 2. 데이터 정제 결측치 확인 및 기초적인 데이터 변형 2-1. 결측치 확인 2-2. 중복값 확인 2-3. 기초적인 데이터 변형 ​ 3.데이터 시각화 각 변수 별로 추가적인 정제 또는 feature engineering 과정을 거치고 시각화를 통하여 데이터의 특성 파악 3-1. 제조사별 리콜 현황 출력 3-2. 모델별 리콜 현황 출력 3-3. 월별 리콜 현황 출력 3-4. 생산연도별 리콜 현황 출력 3-5. 4분기..

프로젝트 목표 승차 또는 하차 시 해당 시간, 해당역의 승객 수를 확인하기 위해 개찰구 통과 승객 수 데이터와 지하철 위치좌표 데이터를 활용 탐색적 데이터 분석을 수행하기 위한 데이터 정제, 특성 엔지니어링, 시각화 방법 학습 ​ 프로젝트 목차 1. 데이터 읽기: 승하차 인원 정보 데이터를 불러오고 DataFrame 구조를 확인 1-1. 데이터 불러오기 1-2. 데이터 확인하기 ​ 2. 데이터 정제: 데이터 확인 후 형 변환 및 이상치 데이터 처리 2-1. 2021년 6월 승하차 인원만 추출 ​ 3. 데이터 시각화: 각 변수별로 추가적인 정제 또는 feature engineering 괒ㅇ을 거치고 시가화를 통해 데이터 특성 파악 3-1. 호선 별 이용객 수 출력 3-2. 특정 호선에서 역별 평균 승하차 ..

프로젝트 목차 1. 데이터 읽기 코로나 데이터를 불러오고 dataframe 구조를 확인 1-1. 데이터 불러오기 ​ 2. 데이터 정제 비어 있는 데이터 또는 쓸모 없는 데이터를 삭제 2-1. 비어있는 column 지우기 ​ 3. 데이터 시각화 각 변수 별로 축적인 정제 또는 feature engineering 과정을 거치고 시각화를 통하여 데이터의 특성 파악 3-1. 확진일 데이터 전처리 하기 3-2. 월별 확진자 수 출력 (확진자수가 가장 많았던 달 찾기) 3-3. 8월 일별 확진자 수 출력 (특정 달의 일별 데이터 출력) 3-4. 지역별 확진자 수 출력 (확진자 수 가 가장 많은 지역 찾기) 3-5. 8월달 지역별 확진자 수 출력 (특정 달의 지역별 확진자 수 출력) 3-6. 월별 관악구 확진 자 수..