파이썬 데이터 마이닝이란?

파이썬 데이터 마이닝은 데이터 분석 기술을 파이썬 언어로 구현하는 것을 말합니다. 파이썬은 코드 작성의 간결함과 풍부한 라이브러리로 널리 사용되고 있기 때문에 데이터 마이닝에도 적합한 언어입니다. 데이터 마이닝은 데이터의 패턴을 탐색하거나 예측 모델을 만드는 등과 같은 분석 작업을 수행하는 방법을 제공합니다.

파이썬 데이터 마이닝을 위한 필수 라이브러리

파이썬 데이터 마이닝에는 여러 가지 라이브러리 중에서도 특히 필수적인 라이브러리가 있습니다. 그 중 대표적으로 pandas, numpy, matplotlib 등이 있습니다. pandas는 데이터 프레임으로 데이터를 처리하기 쉽게 만들어주며, numpy는 벡터화된 코드로 연산 가능한 배열을 제공하고, matplotlib은 데이터 시각화를 위한 라이브러리입니다.

파이썬 데이터 마이닝의 예시 – 타이타닉 생존자 예측하기

타이타닉 생존자 예측은 데이터 분석의 대표적인 예제 중 하나입니다. 이 문제를 파이썬으로 풀어보도록 하겠습니다. 먼저, 데이터를 로드하고 탐색해보겠습니다.

python
import pandas as pd
train = pd.read_csv("https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv")
train.head()

데이터를 불러오고, head() 메소드로 상위 5개의 행을 출력합니다. 다음으로, 데이터를 전처리해보겠습니다.

python
train.drop(['Name','Ticket','Cabin'],inplace=True,axis=1)
train['Age'].fillna(train['Age'].mean(),inplace=True)
train.dropna(inplace=True)
train = pd.get_dummies(train, columns=["Sex","Embarked"])
X_train = train.drop('Survived',axis=1)
y_train = train['Survived']

drop() 메소드로 필요없는 열을 제거하고, 결측치를 처리한 뒤, get_dummies() 메소드로 범주형 변수를 더미 변수로 변환합니다. 마지막으로, 학습용 데이터와 타깃 변수를 구분합니다. 이제 데이터 분석을 시작해보겠습니다.

python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
tree = DecisionTreeClassifier()
tree.fit(X_train,y_train)
y_pred = tree.predict(X_train)
accuracy_score(y_train,y_pred)

의사결정나무 모델로 학습을 시키고, 예측한 결과와 실제 결과를 비교해 정확도를 계산합니다.

마치며

파이썬 데이터 마이닝은 데이터 분석에 있어 매우 중요한 기술입니다. 파이썬 라이브러리의 다양한 기능을 활용하면 데이터를 효율적으로 처리하고, 예측 모델을 구현하는 등 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 이제 여러분도 파이썬 데이터 마이닝을 시작해보시기 바랍니다!