목표 Seaborn 특징에 대해 설명할 수 있다. Seaborn을 활용하여 데이터를 시각화할 수 있다. Seaborn Matplotlib을 기반으로 하며 다채로운 디자인 테마와 통계용 차트 등이 추가된 강력한 시각화 라이브러리 한 줄의 코드로 강력한 시각화 가능 import seaborn as sns Seaborn 특징 간결한 한 줄 코드로 쉽고 간단하게 복잡한 기능 구현 Seaborn 간결한 코드 >>sns.pairplot(df) 하지만, 변수가 추가될수록 메모리 부족 이슈 & 가독성 떨어진다. 통계 시각화에 특화 고수준 API sns.Implot(x,y,hue,data) 간단한 명령어로 범주별 산점도 구현 statsmodels의 통계 기능 활용으로 추세선 출력 이외에도 jointplot을 포함한 여러..
목표 데이터 시각화의 특징을 설명할 수 있다. 그래프를 구성하는 요소와 방식을 설명할 수 있다. 파이썬 시각화 라이브러리인 Matplotlib와 Seaborn의 차이를 구분할 수 있다. 데이터 시각화 "그림은 백 마디의 가치가 있다." 직관적으로 정보를 확인하는 효과적인 방법 적절한 그래프 유형 선택과 옵션 활용이 중요 좋은 정보전달을 위해 데이터 유형에 맞는 그래프 유형과 옵션 선택이 중요하다. 데이터 시각화 이유 Visual Explanation 바로 한눈에 파악할 수 있다. 데이터가 더 많고 복잡하다면 텍스트로 표현은 더 힘들다. 사람들은 시각적인 것에 더 빠르게 반응한다. Anscombe 예제 : 기술 통계 vs 데이터 시각화 기술 통계량에만 의존하면 안되는 이유 4개의 데이터셋의 x,y의 평균값..