- 자료유형
- 단행본
- ISBN
- 9791169210287 94000\26000
- KDC
- 005.76-5
- 청구기호
- 005.76 박92ㅎ
- 저자명
- 박해선
- 서명/저자
- 혼자 공부하는 데이터 분석 : with 파이썬 : 1:1 과외하듯 배우는 데이터 분석 자습서 / 박해선 지음 ; 김선우 ; 박해선 용어노트
- 발행사항
- 서울 : 한빛미디어, 2023
- 형태사항
- 496 p. : 천연색삽화, 도표 ; 26 cm+혼공 용어 노트 1책 (23 p.)
- 총서명
- 혼자 공부하는 시리즈
- 서지주기
- 색인 수록
- 기타저자
- 김선우
- 가격
- \26000
- Control Number
- maf:52998
소장정보
서가번호 | 등록번호 | 청구기호 | 소장처 | 대출가능여부 | 대출정보 | |
---|---|---|---|---|---|---|
0031932 | 005.76 박92ㅎ | 농림축산식품부 자료실 | 대출가능 |
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Chapter 01 데이터 분석을 시작하며
01-1 데이터 분석이란 = 24
데이터 분석과 데이터 과학 = 25
데이터 분석가 = 27
데이터 분석을 위한 도구 = 28
[좀 더 알아보기] 데이터 마이닝과 머신러닝 = 34
3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 36
학습에 꼭 필요한 핵심 패키지 = 36
확인 문제 = 37
01-2 구글 코랩과 주피터 노트북 = 38
구글 코랩 = 39
노트북 = 47
[좀 더 알아보기] 마크다운 서식 = 55
5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 56
표로 정리하는 텍스트 셀 툴바 = 56
확인 문제 = 57
01-3 이 도서가 얼마나 인기가 좋을까요? = 58
도서 데이터 찾기 = 59
코랩에서 데이터 확인하기 = 63
파이썬으로 CSV 파일 출력하기 = 66
데이터프레임 다루기: 판다스 = 70
[문제 해결 과정] 적절한 데이터를 찾아서 업로드하고 읽기 = 77
[좀 더 알아보기] 공개 데이터 세트 대표 사이트와 유명 포럼 = 78
5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 80
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 80
확인 문제 = 81
Chapter 02 데이터 수집하기
02-1 API 사용하기 = 84
API란 = 85
파이썬에서 JSON 데이터 다루기 = 88
파이썬에서 XML 데이터 다루기 = 95
API로 20대가 가장 좋아하는 도서 찾기 = 101
[문제 해결 과정] 공개 API로 웹에서 데이터 가져오기 = 112
4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 113
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 113
확인 문제 = 114
02-2 웹 스크래핑 사용하기 = 116
도서 쪽수를 찾아서 = 117
검색 결과 페이지 가져오기 = 119
HTML에서 데이터 추출하기: 뷰티플수프 = 125
전체 도서의 쪽수 구하기 = 137
웹 스크래핑할 때 주의할 점 = 143
[문제 해결 과정] 웹 스크래핑으로 HTML 수집하기 = 144
[좀 더 알아보기] merge() 함수의 매개변수 = 146
2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 149
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 149
확인 문제 = 150
Chapter 03 데이터 정제하기
03-1 불필요한 데이터 삭제하기 = 154
열 삭제하기 = 155
행 삭제하기 = 164
중복된 행 찾기 = 169
그룹별로 모으기 = 171
원본 데이터 업데이트하기 = 173
[문제해결 과정] 일괄 처리 함수 만들기 = 179
6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 181
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 181
확인 문제 = 182
03-2 잘못된 데이터 수정하기 = 184
데이터프레임 정보 요약 확인하기 = 185
누락된 값 처리하기 = 187
정규 표현식 = 196
잘못된 값 바꾸기 = 201
누락된 정보 채우기 = 208
[문제해결 과정] 데이터를 이해하고 올바르게 정제하기 = 215
2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 217
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 217
확인 문제 = 218
Chapter 04 데이터 요약하기
04-1 통계로 요약하기 = 222
기술통계 구하기 = 223
평균 구하기 = 226
중앙값 구하기 = 229
최솟값, 최댓값 구하기 = 231
분위수 구하기 = 231
분산 구하기 = 235
표준편차 구하기 = 237
최빈값 구하기 = 239
[문제해결 과정] 데이터프레임에서 기술통계 구하기 = 240
[좀 더 알아보기] 넘파이의 기술통계 함수 = 242
6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 251
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 251
확인 문제 = 252
04-2 분포 요약하기 = 254
산점도 그리기 = 255
히스토그램 그리기 = 261
상자 수염 그림 그리기 = 268
[문제해결 과정] 통계량을 시각적으로 표현하기 = 273
[좀 더 알아보기] 판다스의 그래프 함수 = 274
6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 277
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 277
확인 문제 = 278
Chapter 05 데이터 시각화하기
05-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기 = 282
Figure 객체 = 283
rcParams 객체 = 291
여러 개의 서브플롯 출력하기 = 294
5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 299
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 299
확인 문제 = 300
05-2 선 그래프와 막대 그래프 그리기 = 302
연도별 발행 도서 개수 구하기 = 303
주제별 도서 개수 구하기 = 306
선 그래프 그리기 = 308
막대 그래프 그리기 = 314
[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 선 그래프와 막대 그래프 그리기 = 318
[좀 더 알아보기] 이미지 출력하고 저장하기 = 319
[좀 더 알아보기] 그래프를 이미지로 저장하기 = 322
2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 324
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 324
확인 문제 = 325
Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기
06-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기 = 328
pyplot 방식과 객체지향 API 방식 = 329
그래프에 한글 출력하기 = 331
출판사별 발행 도서 산점도 그리기 = 335
[문제 해결 과정] 맷플롯립의 다양한 기능으로 그래프 개선하기 = 345
3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 346
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 346
확인 문제 = 346
06-2 맷플롯립의 고급 기능 배우기 = 348
실습 준비하기 = 349
하나의 피겨에 여러 개의 선 그래프 그리기 = 351
하나의 피겨에 여러 개의 막대 그래프 그리기 = 360
원 그래프 그리기 = 366
여러 종류의 그래프가 있는 서브플롯 그리기 = 369
[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 복잡한 그래프 그리기 = 372
[좀 더 알아보기] 판다스로 여러 개의 그래프 그리기 = 373
5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 377
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 377
확인 문제 = 378
Chapter 07 검증하고 예측하기
07-1 통계적으로 추론하기 = 382
모수검정이란 = 383
표준점수 구하기 = 383
중심극한정리 알아보기 = 388
모집단의 평균 범위 추정하기: 신뢰구간 = 393
통계적 의미 확인하기: 가설검정 = 397
정규분포가 아닐 때 가설 검증하기: 순열검정 = 402
[문제 해결 과정] 표본 데이터에서 의사 결정 도출하기 = 406
6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 408
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 408
확인 문제 = 409
07-2 머신러닝으로 예측하기 = 410
알아 두면 좋은 머신러닝 용어 = 411
모델 훈련하기 = 413
훈련된 모델을 평가하기: 결정계수 = 418
연속적인 값 예측하기: 선형회귀 = 420
카테고리 예측하기: 로지스틱 회귀 = 421
[문제 해결 과정] 도서권수로 대출건수 예측하기 = 425
[좀 더 알아보기] 평균제곱오차와 평균절댓값오차로 모델 평가하기 = 426
8가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 428
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 429
확인 문제 = 429
부록 A_ 한발 더 나아가기: 데이터베이스와 SQL = 432
부록 B_ 이 책에서 배운 함수와 메서드 = 459
부록 C_ 에필로그 = 476
확인 문제 정답 = 478
찾아보기 = 490
01-1 데이터 분석이란 = 24
데이터 분석과 데이터 과학 = 25
데이터 분석가 = 27
데이터 분석을 위한 도구 = 28
[좀 더 알아보기] 데이터 마이닝과 머신러닝 = 34
3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 36
학습에 꼭 필요한 핵심 패키지 = 36
확인 문제 = 37
01-2 구글 코랩과 주피터 노트북 = 38
구글 코랩 = 39
노트북 = 47
[좀 더 알아보기] 마크다운 서식 = 55
5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 56
표로 정리하는 텍스트 셀 툴바 = 56
확인 문제 = 57
01-3 이 도서가 얼마나 인기가 좋을까요? = 58
도서 데이터 찾기 = 59
코랩에서 데이터 확인하기 = 63
파이썬으로 CSV 파일 출력하기 = 66
데이터프레임 다루기: 판다스 = 70
[문제 해결 과정] 적절한 데이터를 찾아서 업로드하고 읽기 = 77
[좀 더 알아보기] 공개 데이터 세트 대표 사이트와 유명 포럼 = 78
5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 80
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 80
확인 문제 = 81
Chapter 02 데이터 수집하기
02-1 API 사용하기 = 84
API란 = 85
파이썬에서 JSON 데이터 다루기 = 88
파이썬에서 XML 데이터 다루기 = 95
API로 20대가 가장 좋아하는 도서 찾기 = 101
[문제 해결 과정] 공개 API로 웹에서 데이터 가져오기 = 112
4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 113
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 113
확인 문제 = 114
02-2 웹 스크래핑 사용하기 = 116
도서 쪽수를 찾아서 = 117
검색 결과 페이지 가져오기 = 119
HTML에서 데이터 추출하기: 뷰티플수프 = 125
전체 도서의 쪽수 구하기 = 137
웹 스크래핑할 때 주의할 점 = 143
[문제 해결 과정] 웹 스크래핑으로 HTML 수집하기 = 144
[좀 더 알아보기] merge() 함수의 매개변수 = 146
2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 149
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 149
확인 문제 = 150
Chapter 03 데이터 정제하기
03-1 불필요한 데이터 삭제하기 = 154
열 삭제하기 = 155
행 삭제하기 = 164
중복된 행 찾기 = 169
그룹별로 모으기 = 171
원본 데이터 업데이트하기 = 173
[문제해결 과정] 일괄 처리 함수 만들기 = 179
6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 181
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 181
확인 문제 = 182
03-2 잘못된 데이터 수정하기 = 184
데이터프레임 정보 요약 확인하기 = 185
누락된 값 처리하기 = 187
정규 표현식 = 196
잘못된 값 바꾸기 = 201
누락된 정보 채우기 = 208
[문제해결 과정] 데이터를 이해하고 올바르게 정제하기 = 215
2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 217
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 217
확인 문제 = 218
Chapter 04 데이터 요약하기
04-1 통계로 요약하기 = 222
기술통계 구하기 = 223
평균 구하기 = 226
중앙값 구하기 = 229
최솟값, 최댓값 구하기 = 231
분위수 구하기 = 231
분산 구하기 = 235
표준편차 구하기 = 237
최빈값 구하기 = 239
[문제해결 과정] 데이터프레임에서 기술통계 구하기 = 240
[좀 더 알아보기] 넘파이의 기술통계 함수 = 242
6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 251
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 251
확인 문제 = 252
04-2 분포 요약하기 = 254
산점도 그리기 = 255
히스토그램 그리기 = 261
상자 수염 그림 그리기 = 268
[문제해결 과정] 통계량을 시각적으로 표현하기 = 273
[좀 더 알아보기] 판다스의 그래프 함수 = 274
6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 277
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 277
확인 문제 = 278
Chapter 05 데이터 시각화하기
05-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기 = 282
Figure 객체 = 283
rcParams 객체 = 291
여러 개의 서브플롯 출력하기 = 294
5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 299
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 299
확인 문제 = 300
05-2 선 그래프와 막대 그래프 그리기 = 302
연도별 발행 도서 개수 구하기 = 303
주제별 도서 개수 구하기 = 306
선 그래프 그리기 = 308
막대 그래프 그리기 = 314
[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 선 그래프와 막대 그래프 그리기 = 318
[좀 더 알아보기] 이미지 출력하고 저장하기 = 319
[좀 더 알아보기] 그래프를 이미지로 저장하기 = 322
2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 324
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 324
확인 문제 = 325
Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기
06-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기 = 328
pyplot 방식과 객체지향 API 방식 = 329
그래프에 한글 출력하기 = 331
출판사별 발행 도서 산점도 그리기 = 335
[문제 해결 과정] 맷플롯립의 다양한 기능으로 그래프 개선하기 = 345
3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 346
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 346
확인 문제 = 346
06-2 맷플롯립의 고급 기능 배우기 = 348
실습 준비하기 = 349
하나의 피겨에 여러 개의 선 그래프 그리기 = 351
하나의 피겨에 여러 개의 막대 그래프 그리기 = 360
원 그래프 그리기 = 366
여러 종류의 그래프가 있는 서브플롯 그리기 = 369
[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 복잡한 그래프 그리기 = 372
[좀 더 알아보기] 판다스로 여러 개의 그래프 그리기 = 373
5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 377
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 377
확인 문제 = 378
Chapter 07 검증하고 예측하기
07-1 통계적으로 추론하기 = 382
모수검정이란 = 383
표준점수 구하기 = 383
중심극한정리 알아보기 = 388
모집단의 평균 범위 추정하기: 신뢰구간 = 393
통계적 의미 확인하기: 가설검정 = 397
정규분포가 아닐 때 가설 검증하기: 순열검정 = 402
[문제 해결 과정] 표본 데이터에서 의사 결정 도출하기 = 406
6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 408
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 408
확인 문제 = 409
07-2 머신러닝으로 예측하기 = 410
알아 두면 좋은 머신러닝 용어 = 411
모델 훈련하기 = 413
훈련된 모델을 평가하기: 결정계수 = 418
연속적인 값 예측하기: 선형회귀 = 420
카테고리 예측하기: 로지스틱 회귀 = 421
[문제 해결 과정] 도서권수로 대출건수 예측하기 = 425
[좀 더 알아보기] 평균제곱오차와 평균절댓값오차로 모델 평가하기 = 426
8가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 428
표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 429
확인 문제 = 429
부록 A_ 한발 더 나아가기: 데이터베이스와 SQL = 432
부록 B_ 이 책에서 배운 함수와 메서드 = 459
부록 C_ 에필로그 = 476
확인 문제 정답 = 478
찾아보기 = 490