데이터 예제/분석

산재된 데이터를 엑셀 함수·VBA·Python으로 정리·분석해 보관하고 업데이트하는 공간입니다.

분석 방법 사전 — 파이썬 코드

클릭하면 코드·설명·파라미터 팝업이 열립니다

기초 통계분포 요약과 가설검정 — 분석의 출발점

회귀·통계모형관계를 수식으로 — 설명과 예측

어려움 ↑어려움 ↓자주 사용← 빈도 낮음빈도 낮음 →

머신러닝전통 ML — 지도·비지도 학습과 검증

데이터 핸들링pandas 기본기 — 선택·결합·집계·변형

가로축 — 중심 세로선에 가까울수록 자주 사용 · 세로축 — 중심 가로선에서 위·아래로 멀수록 난이도 높음 (글자가 클수록 자주 쓰는 방법)

기초 통계

회귀·통계모형

머신러닝

데이터 핸들링

아래 파이썬 실행기(브라우저)에서 제한되는 방법

생존분석 — lifelines 패키지가 브라우저 실행기에 포함되어 있지 않아 웹에서는 실행되지 않습니다. 로컬 파이썬(pip install lifelines)에서 이용하세요.
그래디언트 부스팅 — LightGBM·XGBoost는 브라우저 실행기에서 사용할 수 없습니다. 다만 예제의 sklearn HistGradientBoosting 블록은 그대로 실행됩니다.

회색 이름은 브라우저 실행기에서 실행할 수 없고(로컬 파이썬에서 이용), 점선 밑줄은 일부 블록만 실행됩니다. 그 밖의 방법은 아래 실행기에서 바로 돌려볼 수 있습니다.

사전의 코드를 브라우저 안에서 셀(단락) 단위로 실행합니다 — 변수가 셀 사이에 유지되고, 데이터는 PC를 벗어나지 않습니다.

공개된 국민연금 가입자 통계를 엑셀로 정리하고 연령대·지역별 추이를 살펴본 샘플 분석입니다.

자동차보험 대인·대물 담보의 연도별 사고건수와 지급보험금을 정리한 합성 샘플 데이터로, 엑셀 수식으로 담보별 평균지급액과 합계 지표를 산출한 워크북이다.