[데이터 분석] 가상 환경 활성화와 데이터 분석 패키지 설치

가상 환경 활성화와 데이터 분석 패키지 설치

데이터 분석을 위한 가상 환경 설정이 완료되었다면, 다음 단계로 진행합니다.

가상 환경 'dataAnalysis' 활성화

1. 가상 환경 활성화: 생성한 dataAnalysis 가상 환경을 활성화하여 해당 환경에서 작업할 준비를 합니다.
2. conda activate dataAnalysis
3. 필요한 데이터 분석 패키지 설치: 데이터 분석에 자주 사용되는 패키지들을 설치합니다. 예를 들어 pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn 등이 있습니다.
4. conda install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
5. IDE 또는 텍스트 에디터 설정: 데이터 분석에 사용할 편리한 개발 환경을 설정합니다. Jupyter Notebook이나 JupyterLab은 데이터 분석과 시각화에 매우 유용합니다.
6. conda install jupyterlab
7. 데이터 수집: 분석하고자 하는 데이터를 수집합니다. 이는 파일, 데이터베이스, 웹 API 등 다양한 소스에서 올 수 있습니다.
8. 데이터 탐색 및 전처리: 수집한 데이터를 탐색하고 전처리합니다. 이를 위해 pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 정리하고 필요한 변환을 수행할 수 있습니다.
9. 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터의 통계적 요약, 분포, 관계 등을 시각화하고 분석합니다. 이 단계는 matplotlib, seaborn 또는 pandas의 시각화 기능을 사용합니다.
10. 모델링: 문제에 맞는 알고리즘을 선택하고 모델을 훈련합니다. scikit-learn 라이브러리는 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공합니다.
11. 모델 평가: 교차 검증, 성능 지표를 통해 모델의 성능을 평가합니다.
12. 결과 해석 및 보고: 분석 결과를 해석하고 보고서나 대시보드를 생성하여 의사결정을 지원할 수 있습니다.
13. 반복 및 조정: 데이터 분석은 반복적인 프로세스입니다. 결과를 기반으로 가설을 수정하고, 필요한 경우 데이터 전처리, 모델링, 평가 단계를 반복합니다.

데이터분석에 필요한 패키지 설치

Jupyter lab 설치

정리

데이터 분석은 과정의 각 단계에서 얻은 인사이트를 토대로 지속적으로 진화합니다. 새로운 데이터가 수집되거나, 새로운 질문이 제기될 때마다 이 과정을 반복하여 보다 깊이 있는 분석을 진행할 수 있습니다.