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통계 데이터 센터 통계데이터센터는 이용자가 행정통계자료 및 민간자료를 편리하게 이용하고, 연계·융합이 가능하도록 구축된 데이터 플랫폼입니다. 통계데이터센터에서는 행정통계자료 16종, 민간자료 35종 합계 51종을 서비스하고 있으며, 대전, 서울, 부산, 광주, 대구, 세종에 분석센터를 운영 중에 있습니다. https://data.kostat.go.kr/sbchome/intro.do 통계데이터센터 data.kostat.go.kr 통계 데이터 센터 - 분석 보고서 작성 TIP 통계 데이터 센터에 분석. 활용대회 부분에 들어가보면 분석 보고서를 작성하는데 필요한 TIP을 얻을 수 있습니다. 활용데이터 및 수상작 모음까지 있어서 분석 보고서 연습하는데 많은 도움을 받을 수 있어요. https://data.kos..

pandas에서 seaborn으로 그래프 그리기 pandas는 Series와 DataFrame 객체를 간단하게 시각화할 수 있는 내장 메서드를 제공한다. 다른 라이브러리로는 마이클 와스콤 Michael Waskom이 만든 통계 그래픽 라이브러리인 seaborn이 있다. seaborn은 흔히 사용하는 다양한 시각화 패턴을 쉽게 구현할 수 있도록 도와준다. seaborn 라이브러리를 임포트하면 더 나은 가독성과 미려함을 위해 matplotlib의 기본 컬럼 스킴과 플롯 스타일을 변경한다. https://seaborn.pydata.org/examples/index.html Example gallery — seaborn 0.11.2 documentation seaborn.pydata.org https://sea..

데이터 문해력 카시와기 요시키 지음, 강모희 옮김 3. '이것이 문제다' 데이터로 말하는 방법 현상 파악 및 평가력 : 문제를 표현하는 힘 결과와 평가는 다르다. '현황 파악'을 위해서는 다음 두 가지 차이를 확실히 인식할 필요가 있습니다. (A) 성과 및 사실, 결과를 확인할 것 (B) 그 결과에 대해 평가를 진행할 것 데이터 활용 프로세스 - 현황을 파악하고 평가한다 목적/문제정의 ㉮ (겉으로 드러난 현상) ㉯ 목적 및 문제를 정의 ㉰ 지표를 결정 ▶ 현상파악/평가 ㉱ 현재 상태를 파악 ㉲ 평가 원인 ㉳ 원인을 분석 방법 ㉴ 해결 방안을 모색 가치 있는 정보란 무엇인가? '이번 달 매출 실적은 3,000만 원이었다' → ㉱ 이것은 이번 달의 실적(결과)를 나타냅니다. → ㉲ 이 3,000만 원이라는 ..

http://matplotlib.org Matplotlib — Visualization with Python seaborn seaborn is a high level interface for drawing statistical graphics with Matplotlib. It aims to make visualization a central part of exploring and understanding complex datasets. statistical data visualization Cartopy Cartopy is a Python package des matplotlib.org https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html Examples — Matpl..

데이터 문해력 - 카사와기 요시키 지음, 강모희 옮김 1. 앞으로 필요한 건 데이터 문해력 : 분석보다 활용 중요한 것은 앞으로 자신에게 필요한 기술이 무엇인지 아는 것 "기계에 맡길 수 있는 일", "맡기는 편이 더 나은 일", "기계가 할 수 없는 것", "사람이 해야 하는 것"을 구별하고 , 후자를 닦아 자신에게 필요한 형태로 효과적으로 활용해서 최대한의 결과물을 창출하는 것을 목표로 삼는 것입니다. 데이터 활용에 필요한 3가지 생각하고 (1) 분석 전에 문제 및 목적을 정의하고 가설을 구축 -> Input 작업하고 (2) 분석을 위한 기술과 지식 생각한다 (3) 분석 결과에 대한 해석 및 스토리 구축 IOO -> Output 반드시 습득해야 하는 기술이 무엇인지 다시 확인한다. '작업한다'라는 부..