초보자를 위한 탐색적 데이터 분석(EDA) 완전 가이드: 실제 예제로 배우기

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 데이터 과학 초보자
• Python 개발자 (데이터 분석 진입 시)
• 데이터 이해를 원하는 모든 사람
• 난이도: 기초 수준 (Python 기초 지식 필요)

핵심 요약

• 탐색적 데이터 분석(EDA)의 8단계 프로세스와 실제 Titanic 데이터셋 분석 예제 제공
• Pandas, NumPy, Scipy 등 Python 라이브러리 활용한 데이터 가공 및 시각화 기법
• Matplotlib & Seaborn을 통한 데이터 시각화 및 통계적 인사이트 도출 방법

섹션별 세부 요약

1. EDA의 8단계 프로세스

• 데이터 불러오기 및 기본 정보 확인 (``pandas.read_csv()``)
• 결측치, 중복치, 이상치 탐색 (``df.isnull().sum()`, `df.describe()``)
• 데이터 탐색 및 분포 분석 (``sns.histplot()`, `sns.boxplot()``)

2. 데이터 시각화 기법

• Matplotlib로 기본 차트 생성 (``plt.plot()`, `plt.scatter()``)
• Seaborn을 활용한 고급 시각화 (``sns.countplot()`, `sns.heatmap()``)
• 통계적 인사이트 도출 (상관관계 분석, 분포 형태 확인)

3. Python 라이브러리 실전 활용

• Pandas로 데이터 조작 (``df.groupby()`, `df.merge()``)
• NumPy로 수치 연산 (``np.mean()`, `np.std()``)
• Scipy로 통계적 검정 (``scipy.stats.ttest_ind()``)

4. Titanic 데이터셋 분석 예제

• 생존률, 나이, 성별 등 변수 간 관계 분석
• 결측치 처리 및 카테고리 변수 인코딩 (``pd.get_dummies()``)
• 모델링 전 탐색 분석 (예: 생존률과 요금의 상관관계)

5. EDA에서 자주 발생하는 실수

• 데이터 탐색 전 데이터 전처리를 무시하는 경우
• 시각화 시 축 라벨 및 제목 누락
• 통계적 결론을 데이터 시각화에만 의존하는 경우

결론

• Titanic 데이터셋을 활용한 실습을 통해 EDA 흐름을 경험하세요.
• Matplotlib & Seaborn의 기초 사용법을 익히고, 통계적 분석과 시각화를 병행하는 것이 중요합니다.
• 결측치 처리 및 변수 간 관계 분석은 EDA의 핵심 단계입니다.