데이터 분석 작업 중 이상치는 분석결과를 왜곡시킬 수 있는 중요한 요소입니다. 이상치를 탐지하고 시각화하는 작업은 데이터의 품질을 향상시키는데 도움을 주므로 중요합니다. Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로 이상치 탐지와 시각화를 쉽게 수행할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 Seaborn을 활용하여 이상치를 탐지하고 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 불러오기

먼저 필요한 라이브러리들을 불러옵니다.

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

다음으로, 분석에 사용할 데이터를 불러와 변수에 할당합니다.

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 이상치 탐지

Seaborn을 사용하여 이상치를 탐지하는 가장 간단한 방법은 상자그림(box plot)을 그려보는 것입니다. 상자그림은 데이터의 분포를 시각화하여 이상치를 확인할 수 있도록 도와줍니다.

sns.boxplot(x=data['column'])

위 코드에서 ‘column’은 데이터셋에서 이상치를 탐지하고 싶은 열의 이름을 넣어주면 됩니다.

3. 이상치 시각화

이상치를 시각화하기 위해 Seaborn의 scatter plot을 사용할 수 있습니다. scatter plot은 데이터의 점을 그래프로 표현하는 방법으로, 이상치는 다른 데이터와 독특한 위치에 존재하므로 시각적으로 확인할 수 있습니다.

sns.scatterplot(data=data, x='column1', y='column2')

위 코드에서 ‘column1’과 ‘column2’는 데이터의 x축, y축에 해당하는 열의 이름을 입력해주면 됩니다.

정리

Seaborn을 활용하여 이상치를 탐지하고 시각화하는 방법을 알아보았습니다. 상자그림을 사용하여 이상치를 쉽게 탐지할 수 있고, scatter plot을 통해 이상치의 위치를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이상치 탐지는 데이터 분석 작업에서 중요한 요소이므로, Seaborn을 사용하여 효과적으로 이상치를 탐지하고 처리하는 것이 중요합니다.

For more information, please refer to the official Seaborn documentation.