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데이터분석교육38

[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 43 Mobility: 이동성-자유롭게 이동할 수 있는 성질 또는 능력 Logistics(물류): 생산자와 소비자의 시간적·공간적 문제를 해결하기 위한 활동 물적 유통의 약자로 물건의 흐름을 의미 물자를 생산자로부터 소비자에게 이동시키는 모든 활동으로 생산과 소비의 연결활동 제품을 물리적으로 생산자로부터 최종소비자에게 이전하는데 필요한 보관, 하역, 운송, 포장, 정보처리 등의 행위 생산자와 소비자 사이에 존재하는 시간적 효율과 공간적 효율을 창출 제품의 생산, 판매, 반품, 회수 및 폐기에 이르기까지 전략적이고 통합적인 활동 공급자, 제조업자, 물류업자, 유통업자 간 물자, 자금, 정보를 통합하여 최적화하는 것 물류의 5대 기능: 운송, 보관, 하역, 포장, 정보처리 운송: 생산지(A공간)에서 소비지(B공간.. 2023. 12. 13.
[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 42 데이터 시각화를 진행할 때 어떤 차트를 써야할까 변화를 보여주는 차트 라인 차트(Line Chart): 연속형 데이터의 트렌드 표현에 주로 이용/전반적인 트렌드의 증감 변화를 확인 →축이 0에서 시작할 필요는 없으며 라인이 많아진다면 차트는 혼란을 유발할 수 있음 칼럼 차트(Column Chart): 시간에 따른 변동을 보여주거나 서로 다른 카테고리의 값을 비교 →축은 0부터 시작해야하며 시간에 따른 변화를 보여줄 때는 바가 아닌 칼럼을 사용 영역 차트(Area Chart): 시간의 흐름에 따른 변화를 보여주며 라인 차트와 다르게 volume을 표현할 수 있다 비율을 보여주는 차트 비율 바 차트(% Bar Chart): 전체에서의 구성 비율을 간단하게 표현 도넛 차트(Donut Chart): 구성 비중을.. 2023. 12. 12.
[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 41 데이터 시각화로 어떻게 설득할 수 있을까 기본적으로 지표에 대한 비교를 보여주어야함 필요하다면 지표에 평가 기준을 부여 + 액션을 유도하는 의미를 부여 전달하고자 하는 메시지에서 출발해 비교와 평가로 액션을 유도하는 방향으로 설득 그래프를 그려보고 나서 인사이트를 도출하려해서는 안된다→논리적이지 못한 결론을 도출할 수 있음 시각화의 시작은 목적 who: 이걸 보는 사람은 누구인가 why: 그 사람들은 이걸 왜 봐야 하는가 what: 이를 위해 무슨 지표가 필요한가 how: 그래서 어떻게 대응할 수 있을 것인가 when: 이게 언제 필요한가 who: 이걸 보는 사람은 누구인가 유저의 사용 목적에 맞는 지표 구성과 대시보드 설계(관리자용 vs 실무자용) why: 그 사람들은 이걸 왜 봐야 하는가 조직에 의미.. 2023. 12. 12.
[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 38~40 파이썬 프로젝트 마무리 및 발표DAY 귀무가설: 출퇴근 시간대의 대여량과 반납량은 차이가 없을 것이다. 대립가설: 출퇴근 시간대의 대여량과 반납량은 차이가 있을 것이다. 출퇴근 시간 대여 반납량 분석 rent_detail['return_date']=pd.to_datetime(rent_detail['return_date']) rent_detail['rent_hour']=rent_detail['rent_date_detail'].dt.hour rent_detail['return_hour']=rent_detail['return_date'].dt.hour rent_detail['day']=rent_detail['rent_date_detail'].dt.day rent_detail_weekday=rent_detail.. 2023. 12. 11.
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