데이터 분석 juneoh20

b250403_Data_6기 TIL 33일차- 통계학 기초 강의 4주차 수강 ✅- 기초프로젝트 코드 분석 #4 ✅- 아티클 스터디 정리 ✅- 10분 판다스 ✅- 통계 라이브세션 복습 ✅- 파이썬 스탠다드 세션 복습 ✅  통계학 기초 4주차  회귀(Regression)1. 단순 선형 회귀하나의 독립 변수(X)와 하나의 종속 변수(Y) 간의 관계를 직선으로 모델링하는 방법.☑️ 회귀식Y = β0 + β1X, 여기서 β0는 절편, β1는 기울기☑️ 특징독립 변수의 변화에 따라 종속 변수가 어떻게 변화하는지 설명하고 예측데이터가 직선적 경향을 따를 때 사용한다.간단하고 해석이 용이하다.데이터가 선형적이지 않을 경우 적합하지 않다.언제 사용할까?☑️ 하나의 독립변수와 종속변수와의 관계를 분석 및 예측광고비(X)와..

원래 TIL에 오늘 워낙 많이 적어놔서 스크롤 압박이 심할 것 같아서 여기다가 따로 정리해야 될 것 같았다  기초 프로젝트 코드 분석 #4이 코드는 아동복(Baby/Children)을 구매한 고객들이 함께 구매한 다른 품목이 무엇인지 분석하고,해당 품목의 구매 비율(%) 을 계산하여 표로 나타내는 코드다.즉, 아동복을 구매하는 고객이 추가로 어떤 품목을 가장 많이 구매하는지를 알아보기 위한 분석이다.  1. 날짜 형식 변환 tran_df["t_dat"] = pd.to_datetime(tran_df["t_dat"]) 2. 거래 데이터와 상품 정보 병합 tran_merged = tran_df.merge(    art_df[['article_id', 'index_group_name']],     on='art..