Plotly는 Python에서 사용할 수 있는 인터랙티브한 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. Plotly를 사용하면 다양한 유형의 차트와 그래프를 생성하고 사용자가 상호작용할 수 있는 대화형 시각화를 제공할 수 있습니다. 주요 특징: 대화형 시각화: 사용자의 상호작용에 따라 차트를 동적으로 업데이트할 수 있습니다. 다양한 차트 지원: 선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 히트맵 등 다양한 차트 유형을 지원합니다. 테마 및 스타일 설정: 차트의 외관을 사용자 정의할 수 있습니다. 오프라인 지원: 오프라인 환경에서도 사용할 수 있도록 지원합니다. 사용 예: import plotly.graph_objects as go # 데이터 생성 x_data = [1, 2, 3, 4, 5] y_data = [10, ..

Pandas와 NumPy는 Python에서 데이터 분석과 관련된 작업을 수행하는 데 사용되는 핵심 라이브러리입니다. 두 라이브러리는 각자의 특징과 역할이 있으며, 데이터를 다루고 처리하는 데 필수적인 역할을 합니다. NumPy: 주요 특징: 다차원 배열 (N-dimensional array): NumPy는 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공하며, 이를 사용하여 효율적으로 데이터를 저장하고 다룰 수 있습니다. 브로드캐스팅 (Broadcasting): 서로 다른 모양의 배열 간에 연산을 수행할 수 있게 해주는 강력한 기능을 제공합니다. 수학 및 통계 함수: 선형 대수, 통계, 난수 생성 등 다양한 수학적 연산을 지원합니다. 메모리 효율성: C로 구현되어 있어서 메모리 사용이 효율적이며, 대용량 데이터 ..

데이터 전처리는 데이터를 분석하거나 머신러닝 모델에 입력으로 사용하기 전에 데이터를 정리하고 가공하는 과정을 말합니다. 좋은 품질의 데이터를 가진다면 모델의 성능을 향상시키고 결과를 더 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다. 아래는 데이터 전처리의 주요 단계와 기법들입니다. 1. 결측값 처리: 제거 (Drop): 결측값이 포함된 행 또는 열을 삭제합니다. 대체 (Imputation): 평균, 중간값, 최빈값 등으로 결측값을 대체합니다. 2. 이상치 처리: 식별 (Identification): 이상치를 찾아내고 기준을 정합니다. 제거 또는 대체 (Removal or Imputation): 이상치를 제거하거나 다른 값으로 대체합니다. 3. 범주형 데이터 처리: 원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding): ..

데이터 분석과 머신러닝은 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 패턴을 식별하기 위한 프로세스를 나타냅니다. 두 분야는 서로 밀접하게 연관되어 있으며, 머신러닝은 데이터 분석의 한 분야로 간주될 수 있습니다. 여기에서 각 분야의 주요 개념과 차이점에 대해 알아보겠습니다. 데이터 분석: 개념: 데이터 분석은 수집된 데이터를 탐색하고 해석하여 통찰력을 얻는 프로세스입니다. 기술적으로는 통계적인 기법, 시각화, 패턴 인식 등을 사용하여 데이터를 이해하고 설명합니다. 주요 작업: 데이터 탐색(Exploratory Data Analysis, EDA): 데이터의 분포, 상관 관계, 이상치 등을 탐색하여 데이터의 특성을 이해합니다. 기술 통계 분석: 평균, 중간값, 표준편차 등을 계산하여 데이터의 중요한 통계적 특성을 ..

Django와 Flask는 Python으로 웹 어플리케이션을 개발하기 위한 두 가지 주요한 웹 프레임워크입니다. 각각의 특징과 사용 용도를 살펴보겠습니다. Django: Django는 전체적이고 강력한 웹 프레임워크로, 웹 개발의 여러 측면을 포함하는 "콜트 배터리 포함" 접근 방식을 채택하고 있습니다. Django는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다: ORM (Object-Relational Mapping): 데이터베이스와의 상호작용을 위해 ORM을 제공하여 SQL 쿼리 작성을 피하고 객체 지향적인 방식으로 데이터를 다룰 수 있습니다. 관리자 페이지 제공: 내장된 관리자 페이지를 통해 데이터베이스의 내용을 쉽게 관리할 수 있습니다. MVC 아키텍처 (Model-View-Controller): Djan..

RESTful API(Representational State Transferful Application Programming Interface)는 HTTP 프로토콜을 기반으로 데이터를 주고받을 수 있는 인터페이스를 제공하는 웹 서비스 디자인 아키텍처입니다. RESTful API를 사용하여 데이터를 요청하고 응답하는 과정에서 주로 JSON(JavaScript Object Notation) 형식이 사용됩니다. 아래에서 RESTful API와 JSON 데이터를 처리하는 방법을 살펴봅니다. RESTful API 요청 (HTTP GET 요청): Python에서 RESTful API를 요청하려면 requests 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 먼저 requests 라이브러리를 설치해야 합니다: pip insta..