이 탐색적 데이터 분석(EDA) 강의는 기술 통계를 활용하는 법, 결측 데이터를 식별하는 법, 그리고 데이터의 빈칸을 메우기 위한 결측값 대치 기법 적용부터 시작합니다.

탐색적 데이터 분석이란 무엇인가요?

EDA의 단계

AirBnB 리스팅의 초기 EDA

결측치 식별하기

단일 변수의 기술 통계

결측치 대치(Imputation)

Power BI에서의 초기 탐색적 데이터 분석

이 강의의 두 번째 장에서는 데이터셋 내 이상치를 식별하고 처리하는 방법을 배웁니다. 분포를 분석하기 위해 히스토그램을 만들고, 이상치를 제거하기 위해 윈저라이징을 사용해 볼 거예요.

분포와 이상치

이상치 찾기 방법 선택

AirBnB 숙소 목록의 히스토그램과 이상치

첫 번째 히스토그램 만들기

이상치 식별하기

데이터의 이상치 처리

이제 비율을 활용해 범주형 변수 간의 관계를 탐색해 봅니다. 이어서 상자 그림과 기술 통계를 사용해 연속형 변수가 범주형 변수에 의해 어떻게 영향을 받는지 살펴봅니다.

범주형 변수로 하는 EDA

히스토그램 vs. 상자 그림

AirBnB 데이터로 범주형 변수 살펴보기

범주형 변수 분석하기

범주형 변수로 비율 분석하기

복수 범주형 변수 분석

상자 그림 만들기

마지막 장에서는 산점도를 통해 두 연속형 변수 간의 관계를 분석하고, 상관계수를 계산합니다.

연속형 변수 간의 관계

산점도 해석 연습

산점도로 AirBnB 숙소를 탐색해 봅시다

산점도로 관계 분석하기

산점도에 맥락 추가하기

상관계수

축하합니다!

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Power BI의 탐색적 데이터 분석(EDA)로 보고서를 한층 강화해 보세요. 먼저 기술 통계를 사용해 이상치를 찾아내고 결측 데이터를 식별한 뒤, 결측값 대치 기법을 적용해 데이터의 빈칸을 메우는 방법을 학습해요. 그런 다음 Power BI에서의 EDA가 기본 통계 지표와 상자 그림, 산점도를 활용해 범주형과 연속형 변수 간의 관계를 발견하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.

Introduction to DAX in Power BI

Power BI의 탐색적 데이터 분석(EDA)로 인사이트를 빠르게 발견하고 비즈니스 가치를 창출하세요.

Power BI로 하는 탐색적 데이터 분석

Power BI의 탐색적 데이터 분석(EDA)을 활용하여 인사이트를 더 빠르게 발견하고 비즈니스 가치를 창출하는 효과적인 보고서 작성 방법을 알아보세요.

AirBnB 숙소 목록의 히스토그램과 이상치

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