[데이터_분석] 자동차 리콜 데이터 분석 (P3)

프로젝트 목표

한국교통안전공단 자동차 결함 리콜 데이터를 분석하여 유의미한 정보 도출

탐색적 데이터 분석을 수행하기 위한 데이터 정제, 특성 엔지니어링, 시각화 방법 학습

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프로젝트 목차

1. 데이터 읽기

자동차 리콜 데이터를 불러오고 Daaframe 구조를 확인

1-1. 데이터 불러오기

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2. 데이터 정제

결측치 확인 및 기초적인 데이터 변형

2-1. 결측치 확인

2-2. 중복값 확인

2-3. 기초적인 데이터 변형

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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 제조사별 리콜 현황 출력

3-6. 하반기 생산연도별 리콜 현황 출력

3-7. 워드 클라우드를 이용한 리콜 사유 시각화

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데이터 출처

https://www.data.go.kr/data/3048950/fileData.do

한국교통안전공단_자동차결함 리콜현황_20211231

 

 

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프로젝트 개요

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1. 데이터 읽기

필요한 패키지 설치 및 import 한 후 pandas를 사용하여 데이터를 읽고 어떠한 데이터가 저장되어있는지 확인합니다.

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1-1. 데이터 불러오기

import numpy as np

Import pandas as pd

Import matplotlib.pyplot as plt

!pip install seaborn == 0.9.0

Import seaborn as sns

print (sns._version_)

#missingno라는 라이브러리가 설치되어 있을 경우 import

try:

import missingno a msno

#missingno라는 라이브러리가 설치되어 있지 않을 경우 설치 후 import

except:

!pip install missingno

import missingno as msno

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#pd.read_csv를 통하여 dataframe 형태로 읽어옵니다.

df = pd.read_csv("./data/한국교통안전공단_자동차결함 리콜현황_20201231.csv", encoding = "euc-kr")