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

사용자별 시각화 이용 내용(예시)

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

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.

데이터 정제시 결측값 처리 방법

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")

https://codedragon.tistory.com/9987

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 수 없습니다.

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.

스템 플롯(stem plot)

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

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

stem()

스템 플롯(stem plot)을 만들어줍니다.

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