데이터 분석 (파이썬)

Author

느리게

Published

January 2, 2026

Keywords

python, 파이썬, numpy, 넘파이, 넘피, pandas, 판다스, machine learning, 기계학습, 머신러닝, 회귀, 분류, 군집

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본 자료에서는 실무에서 활용되는 데이터 분석, 가설 검정, 기계학습의 핵심 내용을 체계적으로 정리한다. 분석과 실습은 파이썬(Python 2025)을 기반으로 수행하며, 주요 라이브러리로는 넘파이(Numpy 2025)와 판다스(Pandas 2025)를 사용한다. 이를 통해 데이터 처리부터 통계적 검증, 기계학습 모델 적용까지 전체 흐름을 단계적으로 이해함을 그 목표로 한다.

주요 내용은 다음과 같다.

  1. 데이터 분석
    • 데이터 적재
    • 결측치 및 이상치 처리
    • 변수 분포, 관계, 패턴 탐색
  2. 가설 검정
    • 가설 검정 조건
    • 주요 검정 기법
    • 검정 결과 해석
  3. 기계학습
    • 회귀, 분류, 군집
    • 예측 및 의사결정

그 외 필요한 내용은 부록에 수록한다.