[WEEK 8] 멋쟁이사자처럼 AI 스쿨 8주차

8주차에는 지도 시각화 등 다양한 데이터 시각화를 했다.

이번주의 키워드로 Tidy Data, melt, plotly, 버거지수, seaborn, folium을 선정한다.

학습 내용 요약 - 각 세부 사항은 TIL 작성

분석을 위해 잘 가공된 깔끔한 데이터 Tidy Data에 대한 개념을 배웠다.
그 후 아파트 분양가 분석을 위한 데이터 전처리 과정에서 pandas의 melt를 사용하여 Tidy Data를 만들었다.
DAY 29 TIL

[DAY 29] Tidy Data(깔끔한 데이터), melt, 아파트 분양가 분석

DAY 30에도 공공데이터포털의 데이터를 Tidy Data로 만든 후 EDA했다.
시각화 라이브러리는 plotly와 seaborn을 사용했다.
DAY 30 TIL

[DAY 30] EDA - 국가,권역별 전산업,소부장 산업별 수출/수입금액

DAY 31에는 지역별 버거 브랜드 매장 수를 통해 버거지수를 계산하고 매장 분포, 매장 수, 각 브랜드의 상관관계 등을 시각화했다. 미니프로젝트2 진행 과정에서 folium이 어려웠었는데 강의를 통해 사용해보면서 조금은 친숙해진 것 같다.
DAY 31 TIL

[DAY 31] 버거지수, 상관계수, plotly와 folium을 이용한 지도 시각화

일상에서 볼 수 있는 것들에 관한 데이터를 분석하고 시각화하며 재미를 느꼈다.