DATA101

안녕하세요, AI/빅데이터분석 연구개발 전문법인 DATA101 팀입니다👋 👀 DATA101 팀에서 서울 지하철 무임승차 Data를 통해 시민참여, 이동, 생활 패턴을 분석한 인사이트를 확인해 보세요! 🚇 시민참여 – 집회와 모임이 열리던 날, 지하철 Data는 목소리가 모이는 힘을 보여줍니다.🚶 이동 – 노년층의 일상적 발걸음은 시장과 골목을 잇고, 도시의 따뜻한 생활상을 기록합니다.🤝 생활 패턴 – 숫자 속에는 단순한 이동이 아니라 삶의 흔적과 연결이 담겨 있습니다. Data는 도시의 민낯을 비추는 거울이자, 미래를 읽는 인사이트가 됩니다.다음엔 또 어떤 움직임을 담아낼까요? 평소 Data 분석을 통해 여러분이 알아보고 싶었던 이슈가 있다면 댓글로 남겨주세요🙏DATA101 팀이 흥미로운 주..

👏 지난 2월, 데이터워너원 팀의 AI/빅데이터분석 솔루션이 No.1 프리랜서 마켓 크몽에서 엄선한 상위 2% 전문가 서비스인 prime에 선정되었습니다.  🏆 prime은 100만 건 이상의 크몽 거래 Data를 분석하고 서비스 만족도 99% 이상인 전문가 인터뷰 및 레퍼런스 체크를 통해 엄선된 300여 명의 소수 전문가에게만 주어지는 서비스입니다.   🤝 주로 Prime 전문가는 대기업부터 스타트업, 정부기관까지 B2B 고객을 주 타겟으로 거래하는 품질보장 업체들로 구성되어 있습니다.  👨‍💻 현재 저희 데이터워너원 팀은 AI를 활용한 빅데이터분석 솔루션 구축부터 다양한 산업군의 빅데이터 분석 과제 수행을 지원해 드리고 있습니다.  🙏 AI 기술을 활용한 SW 인프라 구축이나 빅데이터 분석..

📌 들어가며 현대 사회에서 반려동물은 단순한 애완동물을 넘어 가족의 일원으로 자리 잡고 있습니다.현재 반려동물을 양육하고 있는 인구는 약 1,500만 명으로, 이는 전체 인구의 28.2%이나 차지하고 있죠.이처럼 반려동물의 인식이 확산됨에 따라 건강 관리에 대한 관심과 필요성도 점차 증가하고 있습니다. 반려동물을 양육하는데 드는 월평균 비용은 약 15만 원에 달하며 이 중 상당 부분은 건강 유지와 관련된 지출로 나타납니다.이는 보호자들이 반려동물의 건강을 가족의 건강만큼이나 중요하게 여긴다는 점을 시사합니다.(반려동물 의료보험이 필요한 이유) 이에 본 레포트는 AI Hub에서 제공하는 반려동물 건강 데이터를 분석하여 주요 건강 문제와 관리 동향을 파악하고,보호자들에게 데이터 기반의 정보를 제공하여 반려..

📚 들어가며본 포스팅에서는 파이썬 pandas 사용 시 데이터프레임 전체 행과 열 조회 방법을 소개합니다.💡상황판다스 통해 엑셀 파일 조회 시 기본값으로는 일부 행과 열이 숨김처리 되는 현상이 발생합니다(그림 1).# 미설치 시 pip install pandasimport pandas as pddf = pd.read_excel(filepath+filename, sheet_name = 'Sheet2')df.head()✅ 해결방법해결방법은 간단합니다. 아래와 같이 판다스 옵션을 변경해 주면 됩니다.1) 모든 열 출력아래의 명령어만 실행해 주면 모든 열을 조회할 수 있습니다(그림 2).pd.set_option('display.max_columns', None)2) 모든 행 출력유사하게 모든 행 출력하는 명..

💡 들어가며 Numpy 패키지의 where 함수를 사용하면 데이터프레임에서 특정 조건에 맞는 인덱스를 찾거나, 해당 인덱스의 값을 쉽게 바꿀 수 있습니다. 기본적으로 numpy 패키지 설치 및 import는 필수입니다. !pip install numpy import numpy as np 1. 조건에 맞는 인덱스 반환 아래와 같이 조건문을 입력하면, 조건에 해당되는 인덱스를 반환합니다. np.where(조건문) 아래와 같은 데이터셋이 있을 때, THK 칼럼 내 값이 30보다 큰 값의 인덱스를 조회해 보면 아래와 같습니다. np.where(30 < DATASET_RAW['THK']) 2. 조건에 따라 데이터 인코딩 아래와 같이, 조건문과 함께 조건문이 참 혹은 거짓일 경우 각각 데이터를 변환할 값을 입력해 ..

💡 들어가며데이터프레임 내 문자열 한 글자까지 완벽하게 일치하는 원소를 찾는지 혹은 일부 글자라도 일치하는 원소를 찾을지에 따라 사용해야 할 함수가 나뉩니다(아래 표 참고).No.함수활용방안1replace()완벽하게 일치하는 단어를 찾아 바꾸는 경우2str.replace()일부 단어라도 일치하는 단어를 찾아 바꾸는 경우함수별로 각각 자세히 알아봅니다.📚 목차1. replace 함수 1) 기본 사용방법 2) 여러 문자열 동시 변경 3) 특정 칼럼 데이터 변경 4) 원본 데이터 변경옵션(inplace)2. str.replace 함수1) 기본 사용방법내장 함수 replace는 데이터프레임 내 특정 문자열과 완벽하게 일치하는 데이터를 모두 찾아 변경합니다.df.replace('현재 ..

📚 목차1. 자카드 유사도 개념2. 자카드 유사고 실습1. 자카드 유사도 개념자카드 유사도(Jaccard Similarity)는 \(2\)개의 집합 \(A\), \(B\)가 있을 때 두 집합의 합집합 중 교집합의 비율입니다. 즉, 두 집합이 완전히 같을 때는 자카드 유사도가 \(1\)이며, 두 집합에 교집합이 없는 경우는 \(0\)입니다. 자카드 유사도를 \(J\)라고 할 때 두 집합 간의 자카드 유사도 수식은 아래와 같습니다. $$ J(A, B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|} = \frac{|A \cap B|}{|A| + |B| - |A \cap B|} $$ 자카드 유사도 개념을 자연어처리 분야로 그대로 가져오면, 하나의 집합이 곧 하나의 문서가 해당하는 것입니다. ..

📚 목차1. 유클리드 거리 개념2. 유클리드 거리 실습1. 유클리드 거리 개념수학적 관점 접근유클리드 거리(Euclidean Distance)는 두 점 사이의 거리를 계산하는 기법입니다. 두 점 \(p\)와 \(q\)가 각각 \((p_1, p_2, ..., p_n)\), \((q_1, q_2, ..., q_n)\) 좌표를 가질 때, 두 점 사이의 거리를 유클리드 거리 공식으로 표현하면 아래와 같습니다. $$ \sqrt{(q_1 - p_1)^2 + (q_2 - p_2)^2 + ... + (q_n - p_n)^2} = \sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^{n}(q_i - p_i)^2}$$ 다차원이 아닌 2차원 공간에서 유클리드 거리를 쉽게 알아보겠습니다(그림 1 참고). 두 점 \..