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타이타닉 생존자 예측 kaggle에 있는 데이터 셋을 불러와 Tableau를 이용하여 분석해보자. 데이터 전처리를 한 뒤 모델에 학습을 시켜보자. 데이터 원본이다. 쭉 둘러보니 쓸모없는 데이터도 있는 것 같다. 성별과 나이를 분석해 봤다. 파란색이 여자, 주황색이 남자이다. 0이 죽은 사람, 1은 생존자이다. 눈에 확연히 들어오는 것은 20~30대의 남성이 여성에 비해 많이 죽었다는 것과 10~30대의 여성이 남성에 비해 많이 생존했다는 것이다. 원의 크기로 보아 남성 승객이 더 많았음을 알 수 있다. 또한 남색이 죽은 사람이고 주황색이 생존자이다. 여성은 남성에 비해 많이 탑승하지 않았지만 생존자가 죽은 사람보다 3배 많다. 그에 비해 남성은 많이 탑승하였지만 생존자가 4배 정도 적다. Pcalss를 ..
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데이터 불러오기(with pandas) import pandas as pd 데이터를 다루는데 유용한 기능을 제공하는 모듈이다. # save filepath to variable for easier access melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv' # read the data and store data in DataFrame titled melbourne_data melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path) # print a summary of the data in Melbourne data melbourne_data.describe() 이런 식으로 path를 지정하고..
https://www.kaggle.com/ Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. www.kaggle.com kaggle이라는 인공지능 및 데이터사이언스에 대한 좋은 사이트가 있다. 앞으로 여기 있는 코드를 무작정 따라해보고 이해하며 공부할 예정이다.
