[Practical Statistics] 탐색적 데이터 분석 (EDA)

여러 방식으로 혼자 공부해봤는데, 잘 안된다. 

집중도 안되고, 나 스스로 뭔가 의지가 박약했는지, 여러 신경 쓰는 게 많은지.

 

목표를 정했다. 책 하나씩 독파하기.

지금 혼공파 하는것 처럼 다른 책들도 하나씩 공부하면서 독파하면 뭐 남지 않겠나? 

자격증을 먼저 따볼까 하다가, 공부 집중은 자격증으로 잘 동기부여가 안된다. 

다른 더 큰 목표가 있긴 하지만, 좀 더 정리되면 블로그에 선포하고 달려갈 거다. 

 

이렇게 공부하다보면, 책 하나씩 완독하고 정리하면서 나아가다보면 그게 더 뿌듯할 것 같다. 

(책 사는것도 너무 좋고 읽는 것도 요즘 좋으니까)

 

O'REILLY에서 나온 Practical Statistics for Data Scientists를 시작으로 해보겠다. 

 

 

탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis)

정형화된 데이터의 요소

 

수치형 데이터(numeric data): 

• 연속형 데이터 (continuous data): 풍속이나 지속 시간 같은 일정 범위 안에서 어떤 값이든 취할 수 있는 데이터
• 이산 데이터 (discrete data): 사건의 발생 빈도처럼 횟수와 같은 정수 값만 취할 수 있는 데이터

 

범주형 데이터(categorical): 범위가 정해진 값

• 이진 데이터 (binary): 0 or 1, T or F 처럼 두 개의 값만 갖는 데이터
• 순서형 데이터 (ordinal): 수치로 나타낼 수 있는 평점(1, 2, 3, 4, 5)처럼 값들 사이에 분명한 순위가 있는 데이터