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« 2020/1 »


 

 

 

시각화 결과물을 이용하는 사용자를 분류하고, 이용자별 시각화 이용 목적과 내용을 기술한다.

 

 

 

사용자별 시각화 이용 내용(예시)

구분

사용자

이용 목적 내용

내부

임원급 (CEO, CIO, CFO )

매출 의사결정

내부

부사장과 수석관리자

매출 의사결정

내부

감독

매출 의사결정

내부

관리자

-

내부

직원 (개별 참여자)

-

외부

고객

제품별 매출 현황 파악

외부

청중

주요 제품 홍보

외부

개인

주요 제품 홍보

 

 


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데이터 수집하기

논산시의 강우량 데이터 가져오기

 

"논산지 재난안전본부" 홈페이지에 접속합니다.

https://www.nonsan.go.kr/safe/


 

 

좌측 하단쪽의 [Rainfall 실시간 강우량] 버튼을 클릭합니다.


 

https://www.nonsan.go.kr/safe/html/sub01/01010201.html

[연간강우량] >> [파일 다운로드]


 

 

 

 

이전 홈페이지에서의 다운페이지 화면

http://safe.nonsan.go.kr/prog/rainfallSearch/list.do?dayCheck=y

 


 

 

 


 

연간강우량_2019_01_20.xls

 



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모델 평가 방법

·       좋은 모델을 만들려면 먼저 어떤 모델이 좋은 것인가부터 정해야 합니다.

·       다양한 평가 메트릭, ROC 커브, 교차 검증(Cross Validation)을 통해 모델을 평가하는 방법이 있습니다.

 

 

 


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데이터 정제시 결측값 처리 방법

방법

설명

삭제

결측값이 발생한 모든 관측치를 삭제하거나 데이터 중 모델에 포함시킬 변수들 중 결측값이 발생한 모든 관측치를 삭제하는 방법(부분 삭제)이 있습니다.

다른 값으로 대체

결측값이 발생한 경우 다른 관측치의 평균, 최빈값, 중간값 등으로 대체 가능 합니다.

예측값 삽입

결측값이 없는 관측치를 트레이닝 데이터로 사용해서 결측값을 예측하는 모델을 만들고, 이 모델을 통해 결측값이 있는 관측 데이터의 결측값을 예측하는 방법입니다.

https://codedragon.tistory.com/8282

https://codedragon.tistory.com/9759

 

 

 

 

 

 

 

R code 예시

결측치를 확인하고 결측값을 제거하는 코드

 

 

# STEP 1: 결측치 만들기

> # 결측치 표기 - 대문자 NA
> df <- data.frame(score = c(5,4,3,4,NA))
> df
  score
1     5
2     4
3     3
4     4
5    NA
> #
결측치 확인
> is.na(df)
     score
[1,] FALSE
[2,] FALSE
[3,] FALSE
[4,] FALSE
[5,]  TRUE
> #
결측치 빈도 출력
> table(is.na(df))

FALSE  TRUE
    4     1
> #
변수별로 결측치 확인하기
> # score
결측치 빈도 출력
> table(is.na(df$score))

FALSE  TRUE
    4     1

 

 

 

STEP 2:  결측치 포함된 상태로 분석

> # 평균 산출
> mean(df$score)
[1] NA
> #
합계 산출
> sum(df$score)
[1] NA

 

 

 

STEP 3:  결측치 제거하기

{dplyr} 패키지 사용하여 결측치 제거

> # 결측치 있는 행 제거하기
> install.packages("dplyr")
Error in install.packages : Updating loaded packages

Restarting R session...

> install.packages("dplyr")

> # dplyr 패키지 로드
> library(dplyr)
> # score
NA인 데이터만 출력
> df %>% filter(is.na(score))
  score
1    NA
> # score
결측치 제거
> df %>% filter(!is.na(score))
  score
1     5
2     4
3     3
4     4

 

STEP 4: 결측치 제외한 데이터로 분석하기

> # score 결측치 제거
> df_nomiss <- df %>% filter(!is.na(score))
> # score
평균 산출
> mean(df_nomiss$score)
[1] 4
> # score
합계 산출
> sum(df_nomiss$score)
[1] 16

>

 

 

https://codedragon.tistory.com/9987

 


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아나콘다(conda) 통해 .py 실행

·       Code Runner 확장프로그램 설치

·       Command Palette & Python Interpreter 선택

·       conda 가상환경을 생성시 주의사항

 

 

 

 

Code Runner 확장프로그램 설치

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.code-runner


 

 

 

 

 

Command Palette & Python Interpreter 선택

Command Palette (Ctrl+Shift+P)  >>

[Python: Select Interpreter] 선택 >>

실행가능한 Python.exe 리스트에서 원하는 python 버전 선택 / 아나콘다 가상환경 선택 >>

 


 

 

.py 오픈된 파일 안에서 마우스 우클릭 >>

[Run python file in terminal]

 

 

 

 

 

conda 가상환경을 생성시 주의사항

conda 가상환경을 생성할 때 conda create -n myenvname 이런식으로 생성하면 다른 도구에서 가상환경의 파이썬 목록을 확인할 없습니다.

 

conda create -n myenvname #비추

 

 

콘다가상환경 생성

콘다가상환경 생성시 python 버전을 지정해주면서 생성하면 해당 버전에서 보여집니다.

아나콘다에서 만든 내 가상환경이 [Python: Select Interpreter] 목록에 안뜨는 경우 python 버전을 지정해서 가상환경을 다시 생성해 주면 됩니다.

 

conda create -n myenvname python=3.x

 

 


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스템 플롯(stem plot)

·       차트(bar chart) 유사하지만 폭(width)이 없습니다.

·       주로 이산 확률 함수나 자기상관관계(auto-correlation) 묘사할 사용합니다.

 

 

 

 

 

stem()

스템 플롯(stem plot) 만들어줍니다.

 

matplotlib.pyplot.stem(*args, **kwargs)

 

 

https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.stem

 

 

 


 

 


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