파이썬을 활용한 데이터 분석이란?

데이터 분석이란 큰 의미로, 정량적인 데이터를 수치화하고 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출해내는 작업을 의미합니다. 최근 디지털화와 빅데이터 시대의 도래로 데이터 분석은 매우 중요한 분야가 되었고, 다양한 도구와 기술이 발전하고 있습니다. 그 중에서도 파이썬은 데이터 분석에 있어 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 파이썬은 직관적인 문법과 다양한 라이브러리를 지원하며, 데이터 분석에 필요한 다양한 기능들이 내장되어 있어 매우 편리합니다.

파이썬 데이터 분석을 위한 필수 라이브러리

파이썬에서 데이터 분석을 하기 위해서는 몇 가지 라이브러리를 알아야 합니다. 먼저, pandas는 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. pandas는 데이터 구조를 쉽게 만들 수 있는 DataFrame과 Series 클래스를 제공하며, 데이터 전처리, 조작, 변환 등의 다양한 기능을 제공합니다. 또한, 시계열 데이터 분석에 필요한 기능들을 지원하므로, 시계열 데이터 분석에 유용합니다.

그리고, numpy는 수치 계산을 위한 라이브러리입니다. numpy는 배열(array)이라는 자료구조를 지원하므로, 이를 활용하여 다양한 수식 및 연산을 수행할 수 있습니다. 또한, scipy는 머신러닝 및 통계 분석을 위한 라이브러리입니다. scipy는 다양한 통계 분석 및 최적화 기능, 그리고 매트릭스 연산 등을 제공하므로, 데이터 분석에 유용합니다.

파이썬 데이터 분석 실습: 타이타닉 생존자 분석

위에서 소개한 라이브러리들을 활용하여, 실제 데이터 분석을 실습해보겠습니다. 이번에는 pandas의 기능을 활용하여 타이타닉 데이터를 분석해보겠습니다. 타이타닉은 1912년 4월 15일 첫 항해 중, 빙산과 충돌하여 침몰한 대형 여객선입니다. 이번 분석에서는 생존자에서 어떤 요인이 생존에 영향을 미쳤는지를 분석해보겠습니다.

“`python
import pandas as pd

데이터 로딩

train = pd.read_csv(‘train.csv’)

데이터 전처리

train = train.drop([‘PassengerId’, ‘Ticket’, ‘Cabin’], axis=1)
train = train.dropna()

남녀 생존자 수

gender_counts = train[‘Survived’].groupby(train[‘Sex’]).sum()

객실등급당 생존율

class_counts = train[‘Survived’].groupby(train[‘Pclass’]).mean()

나이대별 생존율

train[‘AgeRange’] = pd.cut(train[‘Age’], [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80])
age_counts = train[‘Survived’].groupby(train[‘AgeRange’]).mean()
“`

먼저, pd.read_csv()를 활용하여 데이터를 로딩합니다. 그리고 drop() 메소드를 사용하여 필요 없는 열(PassengerId, Ticket, Cabin)을 제거합니다. 결측치가 있는 행은 dropna() 메소드를 사용하여 제거합니다.

다음으로, 남녀 생존자 수와 객실등급당 생존율, 나이대별 생존율을 계산합니다. 이를 위해 groupby() 메소드를 사용하여 생존자 수와 다른 변수들 간의 관계를 계산합니다. 연령대별 생존율을 계산하기 위해 cut() 메소드를 사용하여 Age 열을 10세 단위로 나눕니다.

결론

이렇게 파이썬을 활용하여 데이터 분석을 실습해보았습니다. 파이썬은 데이터 분석에 필요한 라이브러리들을 모두 지원하므로, 더욱 간편하게 데이터 분석을 할 수 있습니다. 데이터 분석의 결과물은 통계적 의미를 가지며, 이를 토대로 의사결정을 할 수 있습니다. 데이터 분석이 왜 중요한지, 어떻게 데이터를 분석할 수 있는지에 대해 알아보았습니다. 이제 데이터 분석을 활용하여 다양한 문제를 해결해보세요!