데이터 분석 숩터디

이번 포스트에서 Python의 기본적인 시각화 라이브러리인 Matplotlib를 이용하여 파이 차트를 그려볼 예정이다. 사용할 예제 데이터는 다음과 같다. 연도별 외식 소비 요일별 외식 소비 두 테이블을 가지고 라인 차트와 파이 차트를 만들어보고자 한다. 1. 라이브러리 실행 작업에 필요한 라이브러리를 실행해준다. 그리고 본격적으로 시작하기 전 필요한 작업들을 수행해준다. (경고 메세지 무시, 한글 깨짐 방지) # 필요한 패키지 실행하기. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 경고 메세지 무시하기. import warnings warnings.filterwarnings('ignor..

이번 포스트에서 Python의 기본적인 시각화 라이브러리인 Matplotlib를 이용하여 이중 막대 그래프를 그려볼 예정이다. 사용할 예제 데이터는 다음과 같다. 여성 이용자의 연령별 카드이용건수가 가장 높은 분야 남성 이용자의 연령별 카드이용건수가 가장 높은 분야 두 테이블을 활용하여 남녀 연령별 카드 이용건수가 가장 높은 분야를 이중 막대그래프로 표현해보고자 한다. 1. 라이브러리 실행 먼저 작업에 필요한 패키지들을 실행해준다. 참고로 코드를 출력할 때마다 경고 메세지가 나오는 것이 신경쓰인다면, 아래와 같이 입력해주면 된다. # 작업에 필요한 라이브러리 실행하기. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.p..

본 시리즈는 제 석사학위논문을 바탕으로 합니다. Python으로 통계 분석을 하고 사후검정을 하는 것도 중요하지만 도출된 결과에서 의미를 찾는 과정 또한 중요하다. 1. 연구의 결론 본 연구는, 인공지능 기술이 다양한 분야로 확산되고 있음을 확인 향후 인간의 인지 과정 즉, 상대방에게 진심을 전달하는 과정에도 인공지능 개입이 일어나는 상황을 고찰해보는 것에서부터 출발 인공지능과 상호작용이 일상화된 사회에서 '인간의 주체성과 책임감을 잃지 않으면서 이용성을 확대할 수 있는 방안'을 찾고자 함 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. ☝🏻 결과물이 실패일 때 참여수준이 높은 집단에서 행위주체감과 내적 귀인이 강하게 형성된다. 결과물이 이용자 의도와 달리 실패한 상황에도 이용자 참여수준이 높으면 행위주체감과 내적..

본 시리즈는 제 석사학위논문을 바탕으로 합니다. 본 연구에서는, 통계 분석 👉🏻 이원배치 분산분석 (Two-way ANOVA) 사후 검정 👉🏻 Tukey's Post Hoc Test ✔️ 1. 사후검정 기법 설명 Tukey 사후검정 (Tukey's HSD) 사후 검정은, ▶ 집단 간 평균 비교하는 ANOVA 분석 이후에 구체적으로 어떤 집단 간에 유의한 차이가 있는 알아보기 위해 추가적으로 실시하는 검증 방법 👨🏻‍🏫 Tukey 사후검정은 모든 집단 조합에 대하여 분석을 시행하고 다른 사후검정보다 엄격한 편 사후검정에는 여러가지 종류가 있지만 이번 연구에서는 Tukey 사후검정을 사용할 것이다. 2. 사후검정 1) 상호작용 효과 사후검정 (행위주체감, 귀인 패턴) 이원배치 분산분석을 통해 확인한 결과는,..

본 시리즈는 제 석사학위논문을 바탕으로 합니다. 본 연구에서는, 통계 분석 👉🏻 이원배치 분산분석 (Two-way ANOVA) ✔️ 사후 검정 👉🏻 Tukey's Post Hoc Test 1. 인구통계학적 특성 본격적으로 분석하기에 앞서 수집된 데이터들의 인구통계학적 특성이다. 실험 참가자들의 특징으로는, 남성보다 여성의 비율이 높음 20대와 30대 참가자 비율이 가장 높음 백인 참가자의 비율이 압도적으로 높음 2. 기술 통계량 수집한 데이터의 기술통계량은 describe() 함수를 통해 확인할 수 있다. # describe() 함수를 이용하여 기술통계량 파악 # 판다스 실행 import pandas as pd # 데이터 불러오고 'unionData'로 변수명 지어주기 unionData = pd.read..

본 시리즈는 제 석사학위논문을 바탕으로 합니다. 지난 포스트에서는, 가설 수립을 위한 개념어(행위주체감, 기본적 귀인 오류) 이해 연구모형과 연구가설 수립 👉🏻 이용자의 참여수준과 결과물의 성패에 따라 이용자의 행위주체감과 귀인 방식의 변화를 알아보고자 하였다. 이번에는 수립된 연구가설을 바탕으로 간단한 실험과 설문문항을 준비해서 데이터를 수집하고자 한다. 1. 설문 문항 실험 참가자들의 사용자 경험을 알아보기 위해 주요 종속 변인인 행위주체감과 귀인 방식에 대한 척도를 수집하였다. 주요 변인 외에도 이용자들의 다양한 심리적 변화 측정을 위해 추가적으로 설정한 변인은, Perception of AI's Mind (인공지능 마음 인식) Perceived Usefulness (인지된 유용성) Psycholo..

본 시리즈는 제 석사학위논문을 바탕으로 합니다. 이전 글을 요약하자면, 인간은 목적 달성을 위해 인공지능에게 명령을 내리고, 인공지능은 인간의 의도를 파악하여 이에 부합하는 결과를 제공 그로 인해 다양한 분야에서 인간의 업무 비중은 감소하고 있으며 편의성 증가 👉🏻 인간-인공지능 협업으로 생성한 '이 결과물을 내가 제작한 것인지' 그리고 '나에게 책임이 있는지'에 대해서 알아볼 필요가 있다. 이번 편에서는 이러한 문제 의식을 바탕으로 관련된 학술적 용어를 간단히 알아보고 가설을 세워보고자 한다. 1. 학술적 용어 설명 1) 행위주체감(Sense of Agency, SoA) 인간이 인공지능을 통해 결과물을 생성한 상황에서 '내가 이 것을 생성했는지' 알아보기 위해서는 인간의 주체성이 바탕이 되어야 한다. ..

본 시리즈는 제 석사학위논문을 바탕으로 합니다. 1. 인간의 일상에 스며들고 있는 인공지능 기술최근 인공지능 기술은 스트리밍, 이커머스, 금융 등 다양한 플랫폼에서 추천 알고리즘 및 챗봇 서비스로 사용되고 있다. 그만큼 인공지능은 현재 우리 삶에 자연스럽게 스며들고 있으며, 인공지능 기술을 활용하는 사례 또한 늘어나고 있다. OpenAI의 ChatGPT의 등장으로,챗봇과 자연스러운 맥락의 대화 가능몇 줄의 명령으로 전문가를 뛰어넘는 정보 및 결과물 수집소설, 포토샵, 딥페이크 영상 제작 등 비즈니스를 넘어서 일상 문화로 확장이렇듯 인간은 인공지능에게 다양한 종류의 명령을 내리고, 인공지능은 인간의 기대 및 의도에 부합하는 결과물을 제공하는 것이 가능해졌다.🤝🏻 일상 속에서 인간과 인공지능의 협업 가능성 ..

안녕하세요! 생활코딩과 점프 투 파이썬으로 파이썬 공부 후 (블로그에는 성장 기록을 올리지 않았지만...) '모두의 데이터 분석 with 파이썬'이라는 책으로 데이터 분석 공부를 시작하게 되었습니다! 저는 아나콘다를 설치하였고 주피터 노트북을 이용하여 데이터 분석 공부를 하고 있습니다. 왜 쓰게 되었는가 ? 이 글은 개인적인 답답함을 풀고자 쓰게 되었습니다. 책의 초반부에서 기상자료개방포털에서 기온 데이터를 csv파일로 저장 후 주피터 노트북을 통해 csv파일을 불러와 데이터 분석하는 법을 배울 수 있었습니다. 서울의 기온 그래프를 불러와서 그래프로 만드는 법을 알게 되었다는 건 좋았습니다. 그러나 저는 x축 눈금에 0, 5000, 1000, ... 이 아닌 날짜가 있으면 그래프를 보기가 좀 더 편할 것..

(이 글은 생활코딩 파이썬 입문수업에서 들은 내용을 기록한 것입니다.) 디버깅 이번 시간에는 '디버깅'에 대해서 배웠습니다. 우리는 디버깅을 통해 코드상의 오류를 보다 더 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 코드에서 a는 1이 출력이 되어야 하지만, 오류로 인해 8이 나오고 있습니다. 오류를 발견하기 위해서는 디버거를 이용해야 합니다. 좌측에 있는 재생 모양과 벌레 모양이 같이 있는 버튼을 누르고, 'Run and Debug' 버튼을 누르면 디버깅을 할 수 있습니다. 그러면 이런 화면이 나옵니다. 코드 한 줄을 디버깅 했을 때는 a가 1일이라는 결과가 나옵니다. 아래 화살표 방향을 누르면 오류를 확인할 수 있습니다. 아홉 번째 줄까지 내려왔을 때, a가 8로 바뀐 것을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 중간에 ..