오우진

평소 의생명 및 바이오 데이터를 다루어 보고 싶다는 생각을 하고 있었다. 하지만 다른 데이터와는 달리 환자의 건강과 관련된 데이터는 제약이 많이 되어있고 접할 수 있는 기회도 많이 없어서 아쉬웠다. 그동안 내가 다루어 본 데이터는 케글의 신부전데이터와 같이 인터넷상에서 쉽게 접할 수 있는 데이터였다. 하지만 콤파스 플랫폼을 이용한 의생명 데이터 분석 경진대회를 통해 COPD(만성 폐쇄성 폐질환) CRC(대장암) MI(심근경색) Breast Cancer(유방암) AML(급성 골수성 백혈병) 데이터를 다루어 볼 수 있었고 컬럼이 매우 다양해서 데이터를 살펴보는데에만 시간이 많이 걸릴정도로 다양한 정보가 담겨져 있는 데이터였다. 또한 의생명 데이터이다보니까 모르는 의학용어가 많이나와서 하나하나 검색하며 이해하..

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 ..

●CSV예제 파일은 아래글에서 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** [파이썬 연습문제] Matplotlib 11- 전국의 종합병원 정보 분석 (1) ●CSV 예제 파일 입니다. **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv f = open('doctor_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(.. oujin.tistory.com import csv import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc f = open('doctor2.csv', 'r', encoding='utf-8'..

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