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아이리스와 TIPS 데이터셋으로 Seaborn 탐구하기
목차
아이리스 데이터셋 이해하기
아이리스 데이터셋은 그 단순성으로 유명하며 데이터 시각화 및 머신 러닝을 처음 시작하는 이들에게 자주 사용되는 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 세 가지 다른 종의 아이리스 꽃에 대한 측정값으로 구성되어 있으며, 구체적으로는 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비를 포함합니다. 이 데이터셋은 기본적인 Seaborn 플롯을 시연하고 단변량 및 다변량 분석을 수행하는 데 이상적입니다.
그러나 Seaborn의 더 다양한 기능을 보여주기 위해 조금 더 복잡한 데이터셋인 TIPS 데이터셋으로 전환할 것입니다.
TIPS 데이터셋 소개
TIPS 데이터셋은 Seaborn 라이브러리에 기본적으로 포함되어 있어 접근하고 사용하기 쉽습니다. 이 데이터셋은 245개의 레스토랑 계산서에 대한 정보를 포함하고 있어, 아이리스 데이터셋에 비해 분석하기에 더 복잡한 데이터셋을 제공합니다. 다음은 TIPS 데이터셋의 주요 특징입니다:
- Total Bill: 레스토랑 계산서의 총 금액.
- Tip: 고객이 준 팁.
- Sex: 사람의 성별.
- Smoker: 고객이 흡연자인지 여부를 나타냅니다.
- Day: 계산서가 기록된 요일.
- Time: 식사가 점심인지 저녁인지를 나타냅니다.
- Size: 식사 인원의 수.
이러한 특징들은 식사 습관과 팁 징계 행태에 대한 포괄적인 개요를 제공하여, TIPS 데이터셋을 기본적인 Seaborn 플롯을 넘어 다양한 시각화를 시연하는 데 탁월한 선택으로 만듭니다.
왜 TIPS 데이터셋을 선택해야 하나요?
아이리스 데이터셋이 기본적인 분석에 탁월한 반면, TIPS 데이터셋은 더 복잡한 관계와 시각화를 탐구할 수 있는 추가적인 차원을 도입합니다. 요일, 시간대, 파티 크기와 같은 요소들을 분석함으로써, 레스토랑 고객의 행동에 대한 흥미로운 패턴과 통찰을 발견할 수 있습니다.
다음은 무엇인가요?
다가오는 세션에서는 다음을 진행할 것입니다:
- 아이리스 데이터셋을 더 깊이 탐구하기: 아이리스 데이터셋을 다시 방문하여 단변량 분석을 수행하고, 각 개별 특징에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.
- TIPS 데이터셋으로 고급 Seaborn 플롯 탐구하기: TIPS 데이터셋을 활용하여 더 정교한 시각화를 생성하고, 다면적인 데이터 처리에서 Seaborn의 잠재력을 완전히 보여줍니다.
- 두 데이터셋의 통찰 비교하기: 서로 다른 데이터셋이 시각화 기술 선택과 이로부터 도출된 통찰에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해합니다.
시작하기
시작하려면 Seaborn 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요. 다음 간단한 명령어를 사용하여 TIPS 데이터셋을 로드할 수 있습니다:
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import seaborn as sns # Load the TIPS datasettips = sns.load_dataset('tips')
한 번 로드하면, 데이터셋은 탐색 및 시각화를 준비하게 됩니다. 초보자이든 데이터 시각화 기술을 향상시키고자 하는 분이든, 이 데이터셋을 다루는 것은 귀중한 실습 경험을 제공할 것입니다.
결론
이 아이리스 및 TIPS 데이터셋 소개가 Seaborn의 광범위한 기능을 탐구하는 데 관심을 불러일으키길 바랍니다. 다음 비디오에서는 이 데이터셋을 사용하여 가장 흥미롭고 통찰력 있는 Seaborn 플롯을 만드는 방법에 대해 자세히 다룰 예정이니 계속 지켜봐 주세요. 그때까지는 아이리스 데이터셋을 사용하여 먼저 실험해 보시고, 다가오는 세션에서 더 고급 시각화를 준비하세요.
시청해 주셔서 감사합니다! 좋은 하루 보내시고 건강하세요.