Chapter.0 온보딩 주차 (1)

TIL(Today I Learned)

---

1️⃣ 데이터분석 종합반 강의 1주차

• 엑셀 데이터 분석
• 데이터 전처리 이해
• Python & 라이브러리 활용 분석
• 데이터 분석 사이클

1) 문제 정의 및 가설 설정하기
2) 데이터 분석 기본 세팅 하기
3) 데이터 분석하기
4) 분석 결과 시각화 하기
5) 최종 결론 내리기

• 실습문제: 데이터를 코호트차트로 만들어 당뇨병 발생에 가장 많은 영향을 미치는 요소 확인하기

그림 1: 코호트 차트를 통해 데이터를 그룹별로 시각화한 모습.

그림 2: outcome(당뇨 발생 여부)에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 glucose(혈당) 수치이며, 다음으로 BMI(체질량지수)가 주요 영향 요인으로 나타남.

---

2️⃣ 데이터분석 종합반 강의 2주차

• Python 기초
• 테이블 형태 데이터 불러오기 및 다루기
• 데이터 시각화 기초
• 실습문제: Python을 활용하여 당뇨병 데이터 상관관계 분석

그림 3: Python으로 상관관계 분석을 수행하기 위한 코드 예시.

그림 4: glucose와 BMI가 outcome에 미치는 영향을 시각적으로 확인 가능.

---

💡 느낀점

• 엑셀에서 데이터를 다루던 방식과 비교해 파이썬으로 분석하는 과정의 차이를 직접 체감할 수 있었다. 엑셀에서는 수동으로 처리해야 했던 작업이 파이썬에서는 코드 몇 줄로 자동화되어 훨씬 효율적이었다. 특히 코호트 차트를 활용한 시각화를 통해 변수 간 관계를 한눈에 파악할 수 있어, 단순한 숫자 나열보다 인사이트를 얻는 속도가 빨라진 것이 인상적이었다. 앞으로 다양한 데이터 분석에서도 시각화를 적극 활용해, 데이터를 더 직관적으로 이해하고 결과를 설득력 있게 전달할 수 있을 것 같다.