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연습 문제

상관관계 시각화

상관관계는 인과관계를 의미하지는 않지만, 두 변수 간 연관성의 강도와 방향을 수치로 보여 줍니다. 이는 리소스 부족이나 제한된 데이터/사용자 기반으로 A/B 테스트가 어렵거나 불가능한 상황에서 특히 유용합니다.

admissions 데이터셋이 로드되어 있으며 GRE 점수, TOEFL 점수, SOP(학업계획서), LOR(추천서), CGPA, 합격 가능성 등 다양한 정보를 포함하고 있습니다. 이 중 일부 속성 간의 관계를 살펴보고, 변수의 변화에 따라 합격 가능성이 어떻게 달라지는지 확인해 보세요.

지침 1/3

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  • 1
    • Seaborn 라이브러리를 불러오고 별칭을 sns로 지정하세요.
    • Serial No., TOEFL Score, SOP, Chance of Admit 변수를 그 순서대로 산점도 그리드로 시각화하여 변수들 간의 관계를 살펴보세요.
  • 2
    • Serial No., TOEFL Score, SOP, Chance of Admit 변수 간의 피어슨 상관계수를 그 순서대로 계산해 관계의 강도와 방향을 확인하세요.
  • 3
    • 피어슨 상관계수를 주석으로 수치를 표시한 히트맵으로 시각화하세요.