EDA 2

[EDA] Heatmap, 데이터 패턴과 관계 파악하기

✅ Heatmap히트맵(Heatmap)은 행과 열로 이루어진 2차원 데이터에서 값의 크기를 색상으로 표현한 시각화 기법이다. 주로 값의 분포, 상관관계, 패턴 및 이상치를 직관적으로 확인할 수 있다.  1️⃣ 특징 및 장점색상 변화로 데이터의 크기나 빈도 표현 : 예를 들어, 진한 색은 높은 값을, 연한 색은 낮은 값을 나타냄상관관계 확인 : 변수들 간의 상관계수를 시각화하여 관계가 강한 변수를 쉽게 찾을 수 있음이상치 및 패턴 탐색 : 비정상적인 색상 패턴을 통해 이상치 감지 및 데이터 패턴 확인 가능2️⃣ 주요 사용 사례상관계수 히트맵 (Correlation Heatmap)데이터의 상관관계를 나타내는 매트릭스를 시각화변수들 간의 상관관계 파악에 유용Ex) 신용 점수와 연간 소득의 관계 확인데이터 분포..

[Excel] 01-2. 엑셀을 활용한 데이터분석 - EDA

엑셀을 활용한 데이터분석 - EDA 기초통계구분함수구분함수평균averageIQR(Q3-Q1)중앙값median이상치(하한)Q1-1.5*IQR분산var.s이상치(상한)Q3+1.5*IQR표준편차stdev수염(하한)(”이상치 하한최소값(Q1)min수염(상한)(”이상치 상한>최대값”일 경우 최대값으로, 아닐경우 이상치 상한으로 설정)Q1quartile.inc왜도skewQ2quartile.inc첨도kurtQ3quartile.incncount최대값(Q4)max   이상치 상/하한과 수염의 상/하한은 다르다수염의 하한 : 이상치 하한과 최솟값 중 큰 값수염의 상한 : 이상치 상한과 최댓값 중 작은 값 왜도와 첨도왜도(skewness, 비대칭도) : 분포의 좌우 쏠림 정도positive skey : median nega..