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[회귀] 데이콘 Basic 풍속 예측 AI 경진대회 (1) 데이터 로딩/탐색적 데이터분석/전처리(Data Loading/EDA/Preprocessing)

데이콘 Basic 풍속 예측 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/236126/data 57920개의 데이터 ID : 샘플 별 고유 id 월: 데이터가 기록된 달을 나타냅니다. 일: 데이터가 기록된 날짜를 나타냅니다. 측정 시간대: 데이터가 측정된 시간대를 나타냅니다. 오전, 오후, 저녁, 새벽으로 구분되어 있습니다. 섭씨 온도 (° ⁣C) 절대 온도 (K) 이슬점 온도 (° ⁣C) 상대 습도 (%) 대기압 (mbar) 포화 증기압 (mbar) 실제 증기압 (mbar) 증기압 부족량 (mbar) 수증기 함량 (g/kg): 공기 1 kg당 수증기의 질량을 그램(g) 단위로 나타냅니다. 공기 밀도 (g/m**3): 1 m³의 부피에 들어있는 공기의 질량을 그램(..

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[회귀] 자동차 가격 예측 AI 경진대회 (1) - 데이터 불러오기, 간단 EDA

데이콘 Basic 자동차 가격 예측 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/236114/overview/description 자동차 가격을 예측하는 AI 알고리즘 개발 자동차 생산년도, 브랜드, 종류 등 자동차와 관련된 데이터를 활용하여 자동차 가격을 예측하는 AI 모델을 개발 라이브러리 정의 In [1]: import pandas as pd import random random.seed(30) import os import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') In [31]: #한글 폰트 사..

Data Science/Dacon

[분류] 유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 (1) - 간단한 EDA

유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/236035/data In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings import random In [2]: pd.read_csv('/content/snp_info.csv') Out[2]: SNP_id name chrom cm pos 0 SNP_01 BTA-19852-no-rs 2 67.05460 42986890 1 SNP_02 ARS-USMARC-Parent-DQ647190-rs29013632 6 31.15670 13897068 2 SNP..

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[분류] 데이콘 범죄 유형 분류 대회 (1) - EDA

데이콘 Basic 범죄 유형 분류 AI 경진대회 배경: 범죄 관련 데이터를 분석하여 어떤 유형의 범죄가 발생할지 예측하고, 예측 결과를 바탕으로 범죄에 대한 대응을 빠르게 할 수 있도록 하기 위함 주제: 범죄 유형을 분류하는 AI 알고리즘 개발 사건 발생 장소 및 기후 데이터 분석을 통해 세 가지 범죄 유형을 분류하는 AI 모델을 개발 https://dacon.io/competitions/official/236109/overview/description 일부 데이터 설명 -- ID : 샘플 별 고유 id -- 월 : 사건 발생월 -- 요일 : 월요일 ~ 일요일 -- 시간 : 사건 발생 시각 -- 소관경찰서 : 사건 발생 구역의 담당 경찰서 -- 소관지역 : 사건 발생 구역 -- 사건발생거리 : 가장 가까..

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[kaggle] 타이타닉 생존률 예측하기 (1) - EDA

타이타닉 생존자 예측¶ In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline titanic_df = pd.read_csv('./titanic_train.csv') titanic_df.head(3) Out[1]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Flore..

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