데이터분석

1. Inverse Matrixfrom scipy.linalg import invinv([[1, 2], [3, 4]])2. Determinantfrom scipy.linalg import detdet([[1, 2], [3, 4]])3. Normfrom scipy.linalg import normnorm([3, 4]) # L2 노름4. Orthogonal Matrixfrom scipy.linalg import orthorth([[1, 2], [3, 4]])5. Eigen Value, Eigen Vectorfrom scipy.linalg import eigeig([[1, 2], [2, 1]])6. Singular Value Decomposition(SVD)from scipy.linalg import svd..

1. 그래프 그리기1) Scatter Plotsns.scatterplot(data=data, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm', hue='species')2) Line Plotsns.lineplot(data=data, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm', hue='species')3) Bar Plotsns.barplot(data=data, x='species', y='bill_length_mm', ci='sd') # 신뢰구간 포함4) Histogram#KDE 추가안한 버전sns.histplot(data=data, x='bill_length_mm', hue='species', bins=20) #KDE 추가한 버전sns.histplot(d..

1. 지양해야 할 방법 : 전역변수로 구현data = {}for i in range(3): globals()['var_{i}'] = i * 10  globals()을 이용해서 전역변수로 처리해 버리는 방식. globals()[ '변수 1' ]이라고 코딩하면 '변수 1'이 전역변수로 설정할 수 있다. 애초에 globals()[ ] 이게 globals의 사용 용법인 듯하다. 그러나 비추하는 방식이라고 한다. 비추하는 이유는 1) 유지보수가 어렵다.2) 디버깅과 IDE 자동완성이 어렵다.3) 메모리 사용이 비효율적이다.  cf) 전역 변수 관리 방식 전역 변수는 모듈 수준에서 관리되며, 전역 네임스페이스 자체가 해시 테이블로 동작한다.그러나 전역 변수는 단순히 값 저장만 하는 것이 아니라, 다음과 같은 ..

1. 프로덕트 기획 단계에서의 인과추론적용 사례:고객 행동 분석: 특정 요인이 사용자 이탈(Churn)에 미치는 영향을 분석.예: "이탈률이 높은 고객은 무료 체험 기간이 짧기 때문인가?"기능 우선순위 결정: 특정 기능이 사용자 만족도나 전환율에 미치는 영향을 파악.예: "검색 기능 개선이 실제로 구매 전환율을 높이는가?"사용 방법론:회귀 불연속 설계(RD): 무료 체험 기간이 경계값(예: 14일)에서 어떻게 행동에 영향을 주는지 분석.도구변수(IV): 직접 실험이 어려운 경우 대체 변수를 통해 인과 관계를 추론.2. 그로스 분석과 마케팅 전략적용 사례:마케팅 캠페인 효과 분석: 특정 마케팅 활동이 매출 증가에 얼마나 영향을 미치는지 파악.예: "할인 쿠폰이 매출 증가에 기여했는가, 아니면 기존 구매자만..