파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100

시모야마 데루마사 , 미키 다카유키 , 이토 준지 지음 | 김모세 옮김

제이펍 2022년 06월 23일 출간 종이책 : 2021년 12월 14일 출간

작품소개

책소개

100개의 실전 예제를 풀며 익히는 머신러닝 & 데이터 활용법
이것이 현장에서 활용할 수 있는 데이터 활용술!

우리가 사는 세상은 그야말로 데이터로 가득한 세상입니다. 주위를 보면 데이터가 아닌 것이 없을 만큼, 우리 주위에는 수많은 데이터가 넘쳐납니다. 최근에는 이 데이터를 어떻게 활용하느냐가 개인과 비즈니스의 성과와 실적을 판가름하는 요인이 되었습니다. 하지만 실무 현장에서의 기술 활용이나 대처 방법과 같은 노하우는 입문서로 공부하는 것만으로는 결코 익힐 수 없습니다.

이 책은 큰 호평을 받았던 《파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100》을 잇는 것으로, 실제 실무 현장을 가정한 100개의 문제를 풀면서 현장의 관점과 응용력을 몸에 익히도록 구성한 활용서입니다. 데이터 활용 프로젝트를 시작하고, 회사 안에서 확실하게 정착시키기 위한 첫 걸음을 내딛으시기 바랍니다!

목차

PART 1 데이터 분석 시스템
CHAPTER 01 분석 준비를 위한 테크닉 10 3
테크닉 1 데이터를 모두 로딩하자 5
테크닉 2 데이터를 유니온(결합)하자 9
테크닉 3 폴더 안에 있는 파일을 확인하자 11
테크닉 4 여러 데이터를 유니온(결합)하자 13
테크닉 5 데이터 통계량을 확인하자 16
테크닉 6 불필요한 데이터를 제거하자 18
테크닉 7 마스터 데이터를 조인(결합)하자 20
테크닉 8 마스터가 존재하지 않는 코드에 이름을 설정하자 21
테크닉 9 분석 기초 테이블을 파일에 저장하자 24
테크닉 10 셀을 사용하기 쉽게 정리하자 25

CHAPTER 02 데이터를 시각화하고 분석하기 위한 테크닉 10 28
테크닉 11 데이터를 로딩하고 불필요한 항목을 제외하자 29
테크닉 12 데이터 전체 이미지를 파악하자 32
테크닉 13 월별 매출을 집계하자 34
테크닉 14 월별 추이를 시각화하자 37
테크닉 15 매출로부터 히스토그램을 만들자 39
테크닉 16 시/도/군/구별 매출을 집계해서 시각화하자 41
테크닉 17 클러스터링을 위해 데이터를 가공하자 43
테크닉 18 클러스터링을 이용해 매장을 그룹화하자 45
테크닉 19 그룹의 경향을 분석하자 47
테크닉 20 클러스터링 결과를 t-SNE로 시각화하자 48

CHAPTER 03 시각화 구조를 구축하기 위한 테크닉 10 51
테크닉 21 매장을 필터링해서 시각화하자 53
테크닉 22 여러 매장의 상세 정보를 시각화하자 58
테크닉 23 슬라이드바를 이용해 주문 건수를 조사하자 61
테크닉 24 토글 버튼을 이용해 지역 데이터를 추출하자 63
테크닉 25 날짜를 지정해 데이터를 추출하자 66
테크닉 26 스토리를 생각해서 데이터를 구축하자 69
테크닉 27 주문 취소 이유를 분석하자 75
테크닉 28 가설을 검증하자 76
테크닉 29 스토리를 기반으로 부속과 데이터를 조합해 대시보드를 만들자 80
테크닉 30 대시보드를 개선하자 87

CHAPTER 04 보고 구조를 만들기 위한 테크닉 10 91
테크닉 31 특정 매장의 매출을 엑셀로 출력하자 93
테크닉 32 엑셀 테이블을 정리해 출력하자 99
테크닉 33 매출 이외의 데이터도 출력하자 101
테크닉 34 문제가 있는 위치를 빨간색으로 출력하자 104
테크닉 35 엑셀의 셀 함수를 이용해 일 단위로 집계하자 105
테크닉 36 꺾은선 그래프로 출력하자 107
테크닉 37 보고서용 데이터를 준비하자 109
테크닉 38 데이터시트에 필요한 데이터를 출력하자 113
테크닉 39 요약 시트를 만들자 116
테크닉 40 매장별 보고서를 엑셀로 출력하자 121

CHAPTER 05 분석 시스템을 구축하기 위한 테크닉 10 123
테크닉 41 기본 폴더를 만들자 125
테크닉 42 입력 데이터 확인 구조를 만들자 127
테크닉 43 보고서(본부용) 작성 처리를 함수화하자 132
테크닉 44 보고서(매장용) 작성 처리를 함수화하자 136
테크닉 45 함수를 실행하고 동작을 확인하자 141
테크닉 46 데이터 업데이트에 대응해 폴더를 만들자 143
테크닉 47 시/도/군/구별로 폴더를 만들고 데이터를 출력하자 144
테크닉 48 지난달 데이터를 동적으로 로딩하자 146
테크닉 49 과거 데이터와 비교하자 151
테크닉 50 화면에서 실행할 수 있게 하자 153

PART 2 머신러닝 시스템
CHAPTER 06 머신러닝용 데이터를 가공하기 위한 테크닉 10 161
테크닉 51 데이터 가공을 위한 밑준비를 하자 162
테크닉 52 데이터를 로딩하고 데이터 가공 방향성을 검토하자 164
테크닉 53 1개월분 데이터로 기본적인 가공을 하자 166
테크닉 54 머신러닝용 변수를 만들자 168
테크닉 55 매장 단위로 집계해서 변수를 만들자 170
테크닉 56 데이터 가공과 매장별 집계를 함수로 실행하자 173
테크닉 57 모든 데이터를 로딩하고 데이터를 가공하자 176
테크닉 58 목적 변수를 만들자 178
테크닉 59 설명 변수와 목적 변수를 연결해 머신러닝용 데이터를 완성하자 181
테크닉 60 머신러닝용 데이터를 확인하고

작가정보

저자(글) 시모야마 데루마사

저자(글) 미키 다카유키

저자(글) 이토 준지

번역 김모세