[파이썬] 파이썬을 이용한 데이터 회귀 분석 프로젝트

01 Sep 2023

python

“데이터를 분석하여 결과를 예측하고 싶다면 회귀 분석을 사용해보세요.”

회귀 분석은 데이터의 변수 간 관계를 분석하고, 이를 바탕으로 결과를 예측하는 데에 많이 활용되는 통계적인 분석 기법입니다. 이번 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 회귀 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 준비하기

데이터 회귀 분석을 위해 먼저 필요한 데이터를 준비해야 합니다. 보통 데이터는 CSV(Comma Separated Values) 형식으로 저장되어 있으며, 데이터프레임으로 읽어들여야 합니다. 아래는 예제 데이터를 읽어들이는 방법입니다.

import pandas as pd

# 데이터 파일 경로
data_file = 'data.csv'

# 데이터프레임으로 데이터 읽어들이기
df = pd.read_csv(data_file)

데이터 탐색하기

데이터를 읽어들인 후, 탐색 과정을 통해 데이터를 분석합니다. 데이터 탐색 단계에서는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터프레임 구조 확인하기
결측치 처리하기
이상치 탐지하기
변수 간 상관관계 확인하기 등

아래는 데이터 탐색을 위해 수행할 수 있는 예제 코드입니다.

# 데이터프레임 구조 확인하기
print(df.head())

# 결측치 처리하기
df = df.dropna()

# 이상치 탐지하기
from scipy import stats
z_scores = stats.zscore(df[['Variable1', 'Variable2']])
abs_z_scores = np.abs(z_scores)
filtered_entries = (abs_z_scores < 3).all(axis=1)
df = df[filtered_entries]

# 변수 간 상관관계 확인하기
corr_matrix = df.corr()

데이터 회귀 분석하기

데이터 탐색 후에는 실제로 회귀 분석을 수행합니다. 회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하여 결과를 예측하는 과정입니다. 다양한 회귀분석 방법이 있지만, 여기서는 단순 선형 회귀 분석을 예시로 사용하겠습니다.

import statsmodels.api as sm

# 종속 변수와 독립 변수 설정하기
y = df['Target']
X = df[['Variable1', 'Variable2']]

# 모델 학습하기
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 회귀 분석 결과 출력하기
print(model.summary())

결과 해석하기

회귀 분석 결과를 해석하여 데이터의 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 결과 출력에서 주목해야 할 부분은 다음과 같습니다.

회귀 계수(coefficient): 독립 변수의 영향력을 나타내는 값
p-value: 독립 변수가 종속 변수에 영향을 미치는지 여부를 나타내는 값
R-squared: 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 값

이러한 결과를 통해 데이터 특성을 파악하고, 향후 예측을 위한 모델을 구축할 수 있습니다.

마무리

파이썬을 이용한 데이터 회귀 분석 프로젝트를 위해 데이터 준비, 데이터 탐색, 데이터 회귀 분석하는 과정을 알아보았습니다. 이를 통해 하나의 예측 모델을 구축하거나, 데이터의 특성을 파악하는 데에 도움이 될 것입니다. 데이터 분석의 한 단계인 회귀 분석을 꼭 알아두시기 바랍니다.