한국복지패널

부트캠프 기간 중 진행되었던 데이터 분석 프로젝트들은 따로 분리해서 관리하고자 합니다!우선 전에 진행했던 프로젝트들을 정리한 후, 추후 진행될 프로젝트들도 정기적으로 올려보도록 하겠습니다. :)해당 글에서는 전에 진행되었던 한국복지패널 데이터로 한국인의 삶을 파악해보는 프로젝트를 정리하겠습니다. 😀 한국복지패널 데이터로 '한국인의 삶 파악해보기'💭 데이터 준비 및 기본 탐색패키지 로드 및 데이터 불러오기원본 데이터 파일(.sav)를 읽어와 복사본을 생성하여 분석에 활용하였습니다..sav 파일은 spss에서부터 제공되는 파일이기에 read_spss() 함수로 읽어들여야 합니다.기본 탐색데이터의 앞부분(head())과 뒷부분(tail())을 확인해 전체적인 구조를 먼저 파악해 봤습니다.shape, inf..

오늘은 초반부에 통계에서 기본적인 가설 검정(t-검정, 상관 분석)을 배우고, plotly 모듈로 간단히 인터렉티브 시각화를 진행해본 뒤, 마지막으로 어제 사용한 데이터를 가지고 자체 분석해보는 시간을 가졌습니다. 🧑🏻‍⚖️ 가설 검정통계 분석은 크게 기술 통계와 추론 통계로 분류됩니다. 그 중에서도 기술 통계는 데이터를 요약해서 설명하는 통계 분석 기법을 의미합니다.예를 들어, 월급을 집계해서 월급의 평균을 계산하는 기법이 기술 통계라고 할 수 있습니다.이에 비해, 추론 통계는 어떤 값이 발생할 확률을 계산하는 통계 분석 기법입니다.예를 들어, 성별에 따른 월급 차이가 있는 것으로 나타났을 때, 이 차이가 우연히 발생할 확률을 계산하는 기법입니다.만약에 이 차이가 우연히 발생할 확률이 적다면, '성..