데이터 시각화 설계: 기본 차트에서 전문가 수준으로 나아가는 원칙과 기법
1. 시각적 설계의 본질
데이터 시각화를 처음 접할 때 대부분은 라이브러리의 기본 설정으로 그래프를 생성한다. 데이터는 정확하고 결론도 명확하지만, 뭔가 전하다. Matplotlib의 기본 스타일로 그린 선형 차트—일정한 선 두께, Tableau 10 순환 색상, 우측 상단의 정돈된 범례. 기능적으로는 완벽하지만 시각적으로는 평범하다. 이것이 "작동하는" 차트다. 반면 "설 ...
9월 16일 13:10에 게시됨
변수 간 상관관계 분석을 위한 데이터 시각화 기법과 파이썬 구현
변수 간 관계 탐색을 위한 데이터 시각화 기법
데이터 분석 과정에서 변수 간의 상관관계와 분포를 직관적으로 이해하는 것은 모델링 및 인사이트 도출의 핵심입니다. 본 글에서는 파이썬의 seaborn과 matplotlib 라이브러리를 활용하여 다변량 데이터의 관계를 효과적으로 시각화하는 여섯 가지 주요 기법과 그 구현 방법을 다룹니다.
1. 산점도 (Scatter Plot)
핵심 개 ...
7월 28일 20:59에 게시됨
다변량 확률밀도 기반 베이지안 분류와 시각화 기법
우도 함수: 조건부 확률밀도 추정
본 문서는 붓꽃(Iris) 데이터셋을 활용하여 베이지안 분류 모델의 핵심 요소인 우도 함수(likelihood function)를 탐구한다. 분석 대상 특성으로는 꽃받침 길이(sepal length)와 꽁치폭(sepal width) 두 가지를 사용하며, 이를 통해 조건부 확률밀도함수 \( f_{X_1,X_2|Y}(x_1,x_2|C_k) \) 를 추정한다.
특정 클래스 \( C_k \) (예: Seto ...
7월 26일 14:52에 게시됨
데이터 시각화를 통한 탐색적 데이터 분석: 파이썬 히트맵 및 박스플롯 활용
데이터 분석 과정에서 데이터를 이해하고 숨겨진 패턴을 파악하는 것은 매우 중요합니다. 파이썬의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 pandas와 시각화 라이브러리인 matplotlib, seaborn을 활용하면 이러한 탐색적 데이터 분석(EDA)을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 본 글에서는 데이터를 불러와 전처리하고, 주요 변수들 간의 상관관계를 히트맵으로 시각화하며, 개별 ...
7월 13일 22:25에 게시됨
변수 간 관계를 시각화하는 8가지 차트 유형
1. 산점도
산점도는 두 개의 연속형 변수 간 관계를 점의 위치로 표현하는 기본적인 시각화 기법입니다. 점들의 분포 패턴을 통해 선형 관계, 비선형 관계, 또는 무관계 여부를 판단할 수 있으며, 밀도와 추세선으로 상관성의 강도를 파악합니다.
활용 분야: 탐색적 데이터 분석, 변수 간 가설 검증, 이상치 탐지
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt ...
6월 21일 20:25에 게시됨
데이터 분포 시각화: 바이올린 플롯의 이해와 파이썬 구현
바이올린 플롯 소개
바이올린 플롯(Violin Plot)은 데이터의 분포 형태와 밀도를 동시에 보여주는 고급 시각화 기법입니다. 이 그래프는 상자 수염 그림(Box Plot)과 커널 밀도 추정(KDE, Kernel Density Estimation)을 결합하여, 중심 경향성뿐 아니라 전체적인 분포 모양까지 직관적으로 전달합니다. 특히 다중 피크(multimodal)를 가진 데이터셋에서 그 유용성이 두드러 ...
5월 29일 00:06에 게시됨