1. 커피프랜차이즈 데이터 가져오기 및 import 하기import timeimport re # 정규식 패턴import pandas as pdfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver import ActionChainsfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom bs4 import BeautifulSoup 예 1)import timeimport re # 정규식(Regular Expression) 처리를..

1. 인증키를 발급 받습니다.2. "서울시 공공자전거 실시간 대여정보" 를 검색합니다.3. 인증키를 신청합니다.4. 인증키 관리가면 발급받은키를 확인할 수 있습니다.사이트 주소 : https://data.seoul.go.kr/ 열린데이터광장 메인데이터분류,데이터검색,데이터활용data.seoul.go.kr 1. 서울 열린데이터 광장* 서울 열린데이터 광장(Seoul Open Data Plaza)은 서울시에서 운영하는 공공데이터 개방 플랫폼입니다. * 시민, 연구자, 기업 등이 서울시에서 생성한 다양한 공공데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 제공하고 있습니다. * 이를 통해 데이터 기반의 창의적인 아이디어와 혁신을 촉진하며, 시민들의 정보 접근성을 높이고 공공서비스를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 예시 1..

1. 공공데이터* 공공데이터(data.go.kr)는 대한민국 정부에서 운영하는 공공데이터 포털로, 공공기관이 보유한 다양한 데이터를 국민과 기업, 개발자 등에게 개방하여 활용할 수 있도록 제공하는 플랫폼입니다.* 데이터를 파일 형식(Excel, CSV 등)으로 다운로드하거나, API 형태로 실시간 연동하여 사용할 수 있습니다. 1. import 해준다import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 2. 데이터를 구글 드라이브에 붙혀서 경로 복사후 자기 경로로 맞춰준다shop = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT 시즌 4/10. 데이터분석/Data/소상공인시장..

1. Matplotlib* Matplotlib은 파이썬에서 데이터를 시각화하는 데 널리 사용되는 강력한 라이브러리입니다.* 다양한 그래프와 차트를 그릴 수 있으며, 선 그래프, 막대그래프, 히스토그램, 산점도 등 기본적인 그래프부터 복잡한 3D 플롯까지 지원합니다.* 사용법이 비교적 간단하고, 커스터마이징이 가능하여 데이터의 패턴과 트렌드를 효과적으로 표현할 수 있습니다.* 또한, NumPy와 Pandas와 같은 데이터 분석 라이브러리와 잘 통합되어 데이터 과학, 머신러닝, 통계 등 다양한 분야에서 활용됩니다.* Matplotlib의 기본 모듈인 pyplot은 MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공해 초보자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. > 공식 사이트 : https://matplotlib.o..

1. 캐글* 캐글(Kaggle)은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들이 학습, 협업, 경쟁할 수 있는 온라인 플랫폼입니다.* 구글에 소속된 이 플랫폼은 다양한 데이터셋과 머신러닝 문제를 제공하며, 사용자들이 자신의 모델을 개발하고 성능을 경쟁적으로 평가받을 수 있는 경진대회도 열립니다.* 초보자는 데이터를 다루는 실습을 하고, 경험 많은 전문가들은 포트폴리오를 확장하거나 상금을 받을 기회를 얻을 수 있습니다.* 또한, 커뮤니티 포럼과 튜토리얼, 노트북 공유를 통해 지식을 공유하고 학습할 수 있는 환경을 제공합니다.* 캐글은 데이터 분석과 머신러닝을 배우고 실제 문제에 적용해 보고 싶은 사람들에게 유용한 플랫폼입니다.>공식 사이트 : https://www.kaggle.com/ Kaggle: Your Mac..

판다스가 길어서 2로 이어서 하겠습니다. 예시 결과물은 길어서 캡쳐본 저장하였으니 궁금하시면 펼쳐보시면 됩니다. 평균과 중앙값 뒤부터 하겠습니다. 예시 1)df_copy['height'].max() # 최대값-->182.0 예시 2)df_copy['height'].var() # 분산-->52.203567251462 예시 3)df_copy['height'].std() # 표준편차-->7.225203613149044 편차 와 분산 표준편차의 공식 ※ 분산과 표준편차* 분산(Variance)과 표준편차(Standard Deviation)는 데이터가 평균에서 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 산포도(분포 정도)를 측정하는 지표입니다.* 분산은 데이터가 평균을 기준으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다.* 평균에서..