데이터공부기록

１. 클래스 (1) 똑같은 무엇인가를 계속해서 만들어 낼 수 있는 설계 도면 (2) 클래스는 새로운 이름 공간을 지원하는 단위, 모듈의 멤버 (3) 목적: OOP기법 구사, 자원의 재활용 (4) 클래스내의 멤버: 변수, 메소드, 생성자로 구성 (5) 접근지정자 無, 메소드 오버로딩 無 (6) 오버라이딩 有 (7) 클래스를 불러 쓰는 방법 2가지: has a관계(포함), is a 관계 ▶형식 class 클래스명: １) 원형클래스 – prototype ２) 스스로 객체 생성 ２. 객체(Object) １) 클래스로 만든 피조물 ２) 특징 ① 객체마다 고유한 성격을 가짐 ② 각각의 객체에 서로 영향을 안 줌 ③ 클래스로 만든 객체의 객체변수는 다른 객체의 객체변수에 상관없이 독립적인 값을 유지한다. ex) a...

Python 2021. 4. 25. 18:12

I. 모듈(module) １. 함수나 변수 또는 클래스를 모아 놓은 파일 ２. 소스코드의 재사용을 가능하게 하며, 소스코드를 하나의 이름공간으로 구분하고 관리할 수 있다. ３. 멤버: 일반명령문, 함수, 모듈, 클래스 ４. 하나의 파일로 처리된다. ５. 내장된 표준 모듈, 사용자 정의 모듈, 제3자 모듈(third party - 전문가들이 만든 것 (anaconda3폴더 -> Lib -> site-packages) ６. 설치는 되었으나 로딩이 되지 않은 모듈을 사용할 때 import #module: 소스코드의 재사용을 가능하게 하며, 소스코드를 하나의 이름공간으로 구분하고 관리할 수 있다. #멤버: 일반명령문, 함수, 모듈, 클래스 #하나의 파일로 처리된다. #내장된 표준모듈, 사용자 정의 모듈, 제3자..

Python 2021. 4. 25. 17:42

함수: 여러 개의 명령문을 하나의 묶음으로 만든 실행단위 １. 함수를 사용하는 이유 (1) 반복되는 부분이 있을 때 정의 (2) 프로그램 흐름을 일목요연하게 보여줄 수 있다. ２. 사용자 정의 함수 (1) 형식 def 함수이름(매개변수): 수행할 문장…. (2) 매개변수와 인수 １) 매개변수(parameter): 함수에 입력으로 전달된 값을 받는 변수 => a, b ２) 인수(argument): 함수를 호출 할 때 전달하는 입력 값 => 3, 4 ex) def add(a, b): return a+b print(add(3, 4)) (3) 입력 값과 결과값에 따른 함수 형태 4가지 １) 일반적인 함수 ① 입력 값과 결과값이 있는 함수 ② 형식: def 함수이름(매개변수): 수행할 문장…. return 결과값..

Python 2021. 4. 25. 16:04

I. 제어문 １. if문 (1) 조건문: true/false를 판단하는 문장 １) 비교연산자: =, !=, == ２) 논리연산자: and, or, not ３) 요소 [not]in 리스트|튜플|집합|문자열 (2) 수행문: 조건문에 만족 시에 수행할 문장은 들여쓰기를 해줘야 하고 여러 개의 문장일 경우 들여쓰기를 맞춰줘야 한다. (3) elif: 복수 개의 조건문을 확인할 때 사용 (4) 형식 １) if 조건문: 수행할 문장…. else: 수행할 문장…. ２) 조건부 표현식: 조건 만족 시 수행할 문장 if 조건 else 조건 불만족시 수행할 문장 ３) (조건 불만족시 수행문장, 조건 만족 시 수행문장)[조건] => true는 int형으로 변형하면 1과 같고 false는 0과 같아서 튜플의 순서대로 기입 ２..

Python 2021. 4. 25. 15:40

１. 리스트(List) 자료형: 순서 有, 혼합자료형 저장, 변경가능 (1) 형식: [요소1, 요소2, …] (2) 요소: 숫자, 문자, 리스트 (3) 빈 리스트 = [ ] = list() (4) 인덱싱과 슬라이싱 １) 문자열과 동일하게 작업 ２) 리스트 요소로 리스트를 가질 때 ex) ① 인덱싱 a = [1, 2, [‘a’, ‘b’, [‘life’, ‘is’]]] a[2][2][0] = ‘life’ ② 슬라이싱 a = [1, 2, 3, [‘a’, ‘b’, ‘c’], 4, 5] a[2:5] = [3, [‘a’, ‘b’, ‘c’], 4] a[3][ :2] = [‘a’, ‘b’] (5) 연산 １) 문자열과 같다 ２) 리스트1 + 리스트2 = [리스트1의 요소, 리스트2의 요소] ex) [1, 2, 3] + ..

Python 2021. 4. 25. 15:37

(1) 개념 １) 하나 이상의 독립변수들이 종속변수에 얼마나 영향을 미치는지 추정하는 통계기법 ２) 독립변수와 종속변수 간에 인과관계가 있다 ① 독립변수가 원인이 되어 종속변수에 영향을 미친다 ② 변수들이 일정한 경향을 띤다 ③ 산점도 그래프가 일정한 추세선(직선형태, 포물선형태)을 나타낸다 ３) 독립변수 = 원인변수 = 설명변수 ４) 종속변수 = 결과변수 = 반응변수 ５) 독립변수: 연속형, 종속변수: 연속형 ６) 종속변수가 범주형 일 경우 로지스틱 회귀분석 사용 ７) 회귀(Regression) ① 회귀의 원래 의미는 옛날 상태로 돌아가는 것을 의미 ② 영국의 유전학자 프랜시스 골턴은 부모의 키와 아이들의 키 사이의 연관 관계를 연구하면서 부모와 자녀의 키사이에는 선형적인 관계가 있고 키가 커지거나 작..

데이터분석 by파이썬 2021. 3. 22. 16:36

I. 상관분석 １. 개념 (1) 두 변수 간의 선형적 관계가 존재하는지 알아보는 분석방법 (2) 상관계수 활용: 관련성 정도의 측도 (3) 이론적 타당성(독립성) 확인. 독립변수 대상 변수들은 서로 간에 독립적이어야 함. (4) 독립변수 대상 변수들은 다중공산성이 발생할 수 있는데 이를 확인 가능 (5) 변수 간에 상관관계가 있다는 것은 반드시 그 변수들 사이에 인과관계가 있다는 말은 아님 (6) 인과관계는 회귀분석으로 확인 ２. 가설 (1) 귀무가설: 상관계수 = 0 => 두 변수는 아무 상관관계가 없다. (2) 대립가설: 상관계수 ≠ 0 => 두 변수 간에 유의한 상관관계가 있다 ３. 공분산 (1) 두 확률변수 X, Y가 같이 변하는 정도의 측도 (2) (3) (4) (5) 두 확률변수 X, Y가 서..

데이터분석 by파이썬 2021. 3. 12. 00:14

I. 분산분석(ANOVA) １. 개요 (1) 세 개 이상의 모집단이 있을 경우에 여러 집단 사이의 평균을 비교하는 검정방법 (2) 세 집단 이상의 평균비교에서는 독립인 두 집단의 평균 비교를 반복하여 실시할 경우에 제1종 오류가 증가하게 되어 문제가 발생한다. (3) 이를 해결하기 위해 Fisher가 개발한 분산분석(ANOVA, ANalysis Of Variance)을 이용하게 된다. (4) 분산분석의 귀무가설은 항상 ‘집단간의 평균의 차이는 같다’이다. (5) 단점: 귀무가설을 기각할 경우 어느 집단 간의 평균이 같은지, 혹은 어느 집단간의 평균이 얼마나 다른지 알 수 없다. (6) 그래서 분산분석의 귀무가설을 기각했을 경우 어느 집단 간에 차이를 보이는지 알기 위해 사후 검정 시행 (7) 독립변수: ..

데이터분석 by파이썬 2021. 3. 10. 01:58