이 블로그 글에서는 파이썬을 사용하여 데이터를 가공하고, 통계 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목차

1. 데이터 수집
2. 데이터 전처리
3. 통계 분석
4. 결론

데이터 수집

가장 먼저 해야 할 일은 통계 분석을 위한 데이터를 수집하는 것입니다. 판다스를 사용하여 데이터를 불러오고, 필요한 형태로 가공합니다.

import pandas as pd

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

데이터 전처리

다음 단계는 데이터의 전처리입니다. 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 등의 과정을 수행하여 데이터를 분석에 적합한 형태로 만듭니다.

# 결측치 처리
data.fillna(0, inplace=True)

# 이상치 제거
data = data[(data['value'] > 0) & (data['value'] < 100)]

# 데이터 정규화
data['normalized'] = (data['value'] - data['value'].mean()) / data['value'].std()

통계 분석

이제 데이터가 준비되었으니, 통계 분석을 수행할 차례입니다. 통계 모델을 적용하고, 가설 검정, 회귀 분석 등을 수행하여 데이터의 특성을 파악합니다.

import statsmodels.api as sm

X = data['feature']
y = data['target']

model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

결론

파이썬을 활용하여 데이터를 수집, 전처리하고, 통계 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 분석 작업에서 파이썬 API의 강력한 기능을 활용하면 보다 빠르고 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.

참고 문헌

• McKinney, W. (2017). Python for Data Analysis. O’Reilly Media.
• Brownlee, J. (2018). Machine Learning Mastery with Python. eBook.