[python] 파이썬 모듈과 패키지를 사용한 데이터 분석 예시

14 Dec 2023

python

데이터 분석은 현대 비즈니스에서 중요한 역할을 합니다. 이를 위해 파이썬은 데이터 분석가들 사이에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이러한 목적으로 몇 가지 핵심 모듈과 패키지를 사용하여 데이터를 분석하는 일반적인 프로세스를 살펴보겠습니다.

Pandas

Pandas는 구조화된 데이터 조작과 분석을 위한 빠르고 강력한 도구입니다. 데이터를 읽고 조작하는 데 유용한 여러 기능을 제공합니다. 예를 들어, CSV 파일을 읽고 데이터프레임으로 변환하거나 통계를 계산할 수 있습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터프레임 조작
print(data.head())
print(data.describe())

Matplotlib

Matplotlib는 데이터 시각화를 위한 라이브러리로, 다양한 형태의 그래프를 생성할 수 있습니다. 분석한 데이터의 시각적 표현을 통해 인사이트를 얻을 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 꺾은선 그래프 생성
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('X 축')
plt.ylabel('Y 축')
plt.show()

Scikit-learn

Scikit-learn은 머신러닝을 위한 강력한 도구입니다. 주요 알고리즘과 모델을 제공하여, 데이터로부터 예측 모델을 생성하고 평가하는 데 사용됩니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 데이터 준비
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

# 훈련 및 테스트 데이터로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 선형 회귀 모델 훈련
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
print(model.score(X_test, y_test))

결론

파이썬의 다양한 모듈과 패키지를 사용하면 데이터 분석을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 실제 데이터로부터 가치 있는 인사이트를 도출하여 비즈니스 결정에 활용할 수 있습니다.