[내일배움캠프] QA/QC_5기 ( 7일차 )

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[ 데이터 분석 파이썬 종합반 ] ( 1주차 ) - 입문

•  Python 이란?

     - 다른 프로그래밍 언어에 비해 진입 장벽이 낮고 직관적이며 실행결과를 수시로 확인 해볼 수 있다.

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part 01. Colab의 주요 단축키를 알아보자!

1. 코드 실행 하기 : Shift + Enter
2. 새 코드셀 추가 : Ctrl + M A
3. 코드 셀 삭제 : Ctrl + M D
4. 코드 셀 분할 : Ctrl + M -
5. 셀 유형 변형 : Ctrl + MM

 

part 02. 출력문에 대해서 알아보자!

• Print 함수

     - Print 함수는 화면에 값을 출력하는데 사용합니다.

     - 여러 값을 출력할 때에는 쉼표(,)로 구분 합니다.

1. Hello, World! 라는 문구를 출력 해보자!

     - Print("Hello, World!")

   

    2. "변수"를 출력 해보자

※ 변수란 , 무언가를 담고 있는 바구니라고 생각하면 된다!!

     - x = 10

       print(x) 

 

    3. "변수"와 "문자열"을 함께 출력 해보자!

     - x = 10

      Print("변수의 값은" , x , "입니다")

 

part 03. "변수"와 "데이터" 타입에 대해서 알아보자!

• 변수란?

     - 변수는 값을 저장하는 공간이다.

• 변수의 자료형에 대해 알아보자

     - 주로 자료형에는 정수(int), 실수(float) , 문자열(str) , 리스트(list) , 튜플(tuple) , 딕셔너리(dict) 가 있다.

※Sequence Type : 순서대로 나열된 자료형

 

※Type 함수 : Type 함수를 쓰면 해당 변수가 어떤 자료형인지 알 수 있다!!!!!

   1) 변수의 종류 : 문자열

     - 문자열은 작은따옴표(' ')나 큰 따옴표(" ")를 사용한다. 

   

   2) 변수의 종류 : 숫자열 

     - 정수(int)나 실수(float) 형태의 숫자열은 그냥 변수에 할당 하면 된다.

• 숫자열 연산

     - 나눗셈의 경우 / 연산자를 사용 하면 "실수"로 결과가 반환되며, // 연산자를 사용하면 "정수'로 결과가 반환됩니다.

     - % 연산자를 사용하면 나머지를 게산할 수 있다. 

• 숫자열 메서드

1.  abs() : 절댓값 반환
2.  round() : 반올림 값 반환

 

   3) 변수의 종류 : 불리언 

• 참(True) 또는 거짓(False)를 나타내는데 사용

 

   4) NaN ( 결측값 )

• NaN은 정의할 수 없는 수치값

 

   5) 입력문 ( Input )

• input 함수는 사용자가 숫자를 입력하면 문자열 형태로로 받아들인다!
• int 함수를 사용 하여 문자열을 정수로 변환 가능하다!!!!!!

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                      < QUIZ >

1. 숫자 자료형 값을 변수에 저장하고 출력하기
2. 문자 자료형 값을 변수에 저장하고 출력하기

<1번 문제 풀이>

<2번 문제 풀이>

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[ 데이터 분석 파이썬 종합반 ] ( 2주차 )

• 리스트 , 튜플 , 딕셔너리가 무엇인가?

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part 01. 리스트의 기본 사용법을 알아보자!

   1. 리스트란?

• 파이썬에서 가장 자주 사용되는 데이터 구조 중 하나.
• 여러 항목을 담을 수 있는 시퀀스(Sequence)
• 대괄호 [ ] 를 사용 하여 리스트를 만들 수 있다.

 

   2. 리스트 기본 사용법

• 리스트 인덱싱

     - 리스트에서 일부분을 추출하는 방법 [ 리스트 목록은 0번 부터 시작이다!! ] 

 

   3. 리스트의 다양한 메서드

     - append() , extend() , sort() 이 세가지 메서드는 많이 사용 됨으로 알아두기!!!

 

 

part 02. 리스트의 고급 사용법!

 

   1) 슬라이싱

• 리스트의 일부분을 추출하는것
• 특정 범위의 항목을 선택할 수 있다.

   2) 정렬

• sort()는 리스트의 항목을 오름차순으로 정렬하는데 사용
• reverse = True 는 내림차순으로 정렬

part 03. 튜플!

   1) 튜플

• 변경할 수 없는 시퀀스 자료형
• 리스트와 비슷하지만 한 번 생성된 이후에는 요소를 추가, 삭제, 수정을 할 수 없다.
• 소괄호 ( )를 사용

   2) 튜플에서 자주 사용되는 메서드

• count()
• index()

 따라서 튜플을 리스트로변경 하려면 list()함수를 , 리스트를 튜플로 변경하려면 tuple() 함수를 사용한다.

 

part 03. 딕셔너리!

   1) 딕셔너리

• 키-값 쌍의 데이터를 저장하는 구조
• 중괄호 { }를 사용

   2) 딕셔너리에서 자주 사용되는 메서드

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< 아티클 스터디 >

주제 : 데이터 기반 의사결정의 장점

데이터 기반 의사결정의 장점 | 요즘IT

데이터 기반 의사결정의 장점 | 요즘IT

요약

- 이 아티클은 “**직관 중심의 의사결정이 가지는 한계**”를 지적하고 , “**데이터 기반 의사결정의 필요성과 효과**”를 설명하고 있다.

사람들은 경험이나 감에 의존해 결정을 내리는 경우가 많지만, 이는 오류 가능성이 크고 일관성이 부족하다. 반면 데이터 기반 의사결정은 객관적인 근거를 바탕으로 보다 정확하고 신뢰성 있는 판단을 가능하게 한다.

또한 데이터를 활용하면 문제를 명확하게 파악하고, 위험을 줄이며, 비용을 절감할 수 있다. 이를 위해서는 데이터를 분석하고 패턴을 찾으며, 시각화하여 이해도를 높이는 과정이 중요하다.

< 주요 포인트 >

• 직관 중심 의사결정의 한계
  • 개인의 경험과 감에 의존
  • 편향과 오류 발생 가능성 높음
• 데이터 기반 의사결정의 필요성
  • 객관적인 근거 확보
  • 합리적 판단 가능
• 데이터 활용의 효과
  • 의사결정 정확도 향상
  • 문제 원인 파악 가능
  • 비용 절감
• 데이터 기반 업무 방식
  • 데이터에서 인사이트 도출
  • 시각화를 통해 이해도 향상

< 핵심 개념 >

• 데이터 기반 의사결정
  • 데이터 분석 결과를 바탕으로 판단하는 방식
  • 객관성과 신뢰성을 높이는 것이 핵심이다.
  • 정확성 ↑ , 비용 ↓ , 리스크 ↓
• 직관 중심 의사결정의 한계
  • 편향과 오류 발생 가능성이 높다
• 데이터의 역할
  • 문제 원인 파악 가능
  • 의사 결정의 근거 역할
• 데이터 분석의 목적
  • 데이터 수집 및 패턴, 인사이트 도출

< 용어 정리 >

1. 데이터 기반 의사결정 (DDDM) - Data-Driven Decision-Making
   • 데이터를 수집·분석하여 의사결정을 내리는 방법
2. 인사이트 (Insight)
   • 데이터 분석을 통해 발견된 의미 있는 해석이나 핵심 정보
3. 데이터 시각화 (Data Visualization)
4. -데이터를 그래프, 차트 등으로 표현하는 것
5. 데이터 분석 (Data Analysis)
6. -데이터를 정리·가공하여 의미 있는 정보로 변환하는 과정

• 관련 사례 : 차량 차체 데이터 분석 ( 테슬라 )
• 사례 : 차량 내부 센서(배터리) 데이터 실시간 수집 → 머신러닝으로 고장 가능성 예측
• - 결과 : 고장 전 정비 가능 , 차량 신뢰성 증가 및 유지비 감소

이용 가능한 데이터 | 테슬라 플릿 API → 테슬라 데이터 기반 분석 공식자료

즉 , 문제 발생 전 데이터 기반으로 예측을 함으로써 비용 & 효율성을 높일 수 있다