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배우기/복습노트[R과 분석]

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[복습] R(programming language) 시각화(2) (barplot, pie, pie3D) + 하루끝(20231211) https://metime.tistory.com/169 [복습] R(programming language) 시각화(1)(선그래프) + 하루끝(20231208) 시각화에는 기본 시각화 함수와 ggplot2 패키지가 있다. 우선 기본 시각화 함수로 여러 그래프를 출력해보도록 하겠다. 1. 선 그래프(산점도): 분포를 확인하거나 x축과 y축의 상관관계를 시각화하 metime.tistory.com 여기에서는 선 그래프를 그리는 방법에 대하여 작성하였다. 오늘은 선그래프와 산점도에 대한 약간의 복습과 bar plot, pie chart에 대하여 복습하고 기타 시각화 옵션을 확인하도록 하겠다. 1. plot(선그래프, 산점도) 위 링크에서 대부분 했다고 보면 되어서 위 링크로 공부를 하면 되고, 여기에서는 모든 데..
[실습문제] 2023. 12. 8.(금) (2문제) 1. subway2.csv 파일을 읽고 승차가 가장 많은 top5역에 대해 시간대별 승차인원에 대한 변화를 표현한 5개 역의 그래프를 출력하여라. 2. 병원현황.csv 파일을 읽고, 1) 연도별 병원수가 가장 많은 표시과목을 확인하여라. Line 3의 View 함수를 사용하면 아래 사진처럼 엑셀 형식의 자료구조를 확인할 수 있다. 2) 연평균 병원수 기준 각 상위 5개 표시과목에 대해 각 표시과목의 연도별 병원 증감추이를 선그래프로 비교하여라.
[복습] R(programming language) 시각화(1)(선그래프) + 하루끝(20231208) 시각화에는 기본 시각화 함수와 ggplot2 패키지가 있다. 우선 기본 시각화 함수로 여러 그래프를 출력해보도록 하겠다. 1. 선 그래프(산점도): 분포를 확인하거나 x축과 y축의 상관관계를 시각화하는 기법 중 하나로, 고른 분포를 띄는지, 특정한 분포를 보이는지, x와 y가 어떤 관계를 보이는지 등을 알 수 있다. plot(x, # x축 좌표 y= NULL, # y축 좌표 type ='p', # 그래프 타입(p: 산점도, l: 선그래프, ....) xlim = NULL, # x축 좌표 범위(예: 1~100중 50~60만 보고 싶을 때) ylim = NULL, # y축 좌표 범위(예: 1~100중 50~60만 보고 싶을 때) log = '', # y축 좌표를 log로 쓸 것인가 main = NULL, #..
[실습문제] 2023. 12. 7.(목) (1문제) 1. 교습현황.csv 파일을 읽고 1) 교습과정별 연도별 매출 총액 확인 2) 교습과정별 월별(연도 상관없이) 매출 총액 확인 → 1월에서 12월 12개 그룹 리턴 3) 교습과정별로 매출이 가장 높은 월 확인 4) 교습과정별 구별 2016~2018 매출 총 합 기준 가장 매출이 높은 교습소명 출력 5) 교습과정별로 2016~2018 매출 총 합 기준 가장 매출이 높은 동이름 출력
[복습] R(programming language)의 파일 입출력 + 하루끝(20231207) 1. read.csv: , 로 분리 구분된 파일을 불러오는 함수(데이터프레임으로 리턴) - sep = ',' : 분리구분기호 - header = T : 첫 번째 행을 컬럼화할지의 여부 - skip : 스킵할 행의 수 - nrow : 불러올 행의 수 - na.strings : NA처리할 문자열 - fileEncoding : encoding 형식 예) NA 처리할 문자열 전달 전/후 비교 2. read.table: 공백이나 탭으로 분리된 파일을 불러오는 함수(데이터 프레임으로 리턴) - sep = '' - header = F 3. scan : 벡터로 외부 파일을 불러옴 scan(file = '', # 파일명(생략 시 사용자가 직접 입력) what = '', # 문자형 데이터를 불러올 경우 빈 문자열 전달 필..
[복습] R(programming language) 데이터 구조 변경(long, wide) (2) 데이터 구조 변경에 대하여 어제 배운 내용에 복습 및 이어서 작성하려고 한다. https://metime.tistory.com/162 [복습] R(programming language) 데이터 구조 변경(long, wide) + 하루끝(20231206) 1. 데이터의 분류 1) long data(=tidy data) - rdbms의 데이터 형식이다(relationshop dbms). 하나의 속성별로 컬림이 된다. 여기서 속성이란 하나의 관찰 대상으로 데이터로 표현할 수 있는 값을 의미한다. 예 metime.tistory.com 1. 데이터 분류 1) long data(=tidy data) - rdbms의 데이터 형식으로 하나의 속성이 하나의 컬럼이 되는 형식이다. - join / group by 연산이 ..
[복습] R(programming language) 데이터 구조 변경(long, wide) + 하루끝(20231206) 1. 데이터의 분류 1) long data(=tidy data) - rdbms의 데이터 형식이다(relationshop dbms). 하나의 속성별로 컬림이 된다. 여기서 속성이란 하나의 관찰 대상으로 데이터로 표현할 수 있는 값을 의미한다. 예를 들어 성별 ,성적, 연도 등이 되겠다. 왜 하나의 속성으로 컬럼을 만드는 것일까? 이는 join이 가능하며 group by에도 어울리기 때문이다. 2) wide data(=cross data) - 요약정보(직관적), 행별, 열별 연산이 용이하다. - 그러나 join이 불가하며 컬럼 변형이 잦다(컬럼의 추가, 삭제 발생). 예를 들어 연도가 늘어날 때마다 컬럼을 추가하는 방식은 데이터 관리에 있어 비효율적인 방식이다. 그리고 DBMS에서 계속 컬럼이 추가 된다는 ..
[복습] R(programming language)에서의 구조적 문법(dplyr) sql처럼 하나의 구조를 갖는 문장으로 데이터를 처리하는 방식이다. 1. select: 컬럼 선택(선택만 가능, 연산 불가, 연산은 mutate) 예) emp에서 EMPNO를 제외하고 나머지 컬럼 모두 선택 컬럼이름(문자값)에 -를 사용하여 제외가 가능하다. 기존 R에서의 방식은 아래와 같다. emp[.names(emp) != 'EMPNO] 예) emp에서 SAL과 전체 컬럼 이어서 출력 컬럼이름(문자값)을 사용한 연속 출력(slice indexing)이 가능함 예) emp에서 SAL과 전체 컬럼 이어서 출력 sql에서는 select sal, * from emp; 가 되지 않았는데 여기서는 가능하다. 2. filter: 행 선택 예) emp에서 10번 부서원에 대하여 EMPNO, ENAME, SAL 출력..
[복습] R(programming language) 집합연산자 집합 연산자에는 합집합, 교집합, 차집합이 있다. 1. 벡터 집합 연산자 1) 합집합: union, dplyr::union_all 2) 교집합: intersect 3) 차집합: setdiff 4) 벡터 비교: setequal, identical 위와 같이 테스트 해볼 수 있다. Line8의 경우 dplyr 패키지의 union_all의 함수는 사실상 벡터의 결합과 같은 결과를 보이므로 base의 union_all 함수는 없는 것 같다. 그냥 벡터의 결합으로 묶으면 되기 때문이다. 2. 데이터 프레임 집합 연산자: dplyr 패키지 1) 합집합: union, union_all 2) 교집합: intersect 3) 차집합: setdiff 4) 비교: setequal base::union을 데이터 프레임에 사용..
[복습] 통계/분석 용어 정리 머신러닝(기계학습) 1. 지도학습(Y 존재) R 1) 분류분석 2) 회귀분석 2. 비지도학습(Y존재 하지 않음): 클러스터링, 장바구니분석이 대표적 Python 1) 군집분석 2) 연관분석 머신러닝(기계학습) 알고리즘 분류 1. 거리기반 모델(k-nn, kmeans) 2. 통계기반 모델(나이브베이즈) 3. 트리기반 모델(의사결정나무, random forest, GB, XGB, light GBM) 4. 신경망 기반 모델(ANN, DNN, CNN, RNN, ...) 여기서 보다 발전해서 어떠한 시점 이후부터 딥러닝이라고 표현함. 시대가 텍스트, 이미지, 영상 등의 처리를 요구하게 되면서 다차원 데이터를 처리하게 되고, 모델이 복잡하게 되며 이걸 잘 패턴화 하기 위하여 연구된 것이 인간의 뇌구조를 따라오게 된..

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