jojoon2786 님의 블로그

출처 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1967/ 사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 | 요즘IT사용성 평가나 설문 조사 그리고 인터뷰와 같은 사용자 조사는 고객 관점에서의 사업 기회 발굴과 디자인 개선에 대한 인사이트를 제공해 줍니다. 그렇지만 단순히 사용자 조사로 수집된 데이yozm.wishket.com 사용자 조사 : 사용성 평가, 설문 조사, 인터뷰 등 사용자 조사는 고객관점에서 사업 기회 발굴과 디자인 개선에 대한 인사이트를 제공해준다.사용자 데이터에 감추어진 의미있는 정보를 파악하기 위해서는 수집된 데이터 특성에 맞는 적합한 분석을 진행하고, 시각화하는 과정이 필요함. 사용자 조사를 통해 수집되는 데이터1. 정량 데이터(Quantitative Da..

이 전 포스팅에서 실습했던 X변수 'Fare'에 Pclass와 Sex 컬럼을 추가하여 다중 로지스틱 회귀를 실습해보자. # 다중 로지스틱 회귀 실습 def get_sex(x):    if x == 'female':         return 0     else:        return 1 titanic_df['Sex_en'] = titanic_df['Sex'].apply(get_sex) X_2 에 Fare, Sex, Pclass를 넣어주자.X_2 = titanic_df[['Pclass','Sex_en','Fare']]y_true = titanic_df[['Survived']] from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression m..

타이타닉 예측 대회 데이터를 통해 로지스틱회귀를 실습해보고자 함.선형 회귀 때와 같이 import 로 필요한 라이브러리를 가져왔다.import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as npimport sklearn  데이터를 확인한 후 가설을 세워보았다."비상상황 특성상 여성을 배려하여 많이 생존하였을 것이다."가설의 검증에는 두 가지 방법이 있음.        1. pivot table을 만들어 확인        2. 그래프를 통해서 확인 1. pivot_table2. 그래프이렇게 성별은 생존과 관련이 있다는 사실을 알 수 있다. 그렇다면 X변수로 쓸 수 있는 컬럼에 어떤 것이 더 있을까 ?데이터를 분..