고등학교

데이터 분석 캠프

3_학생 대상 디지털 문해교육

고등 과정

01

데이터의 이해와 분석

02

데이터 분석1 with 오렌지3

03

데이터 분석2 with 오렌지3

04

데이터 분석으로 예측하기

05

데이터 분석 프로젝트

고등 과정

고등학교 데이터 분석 캠프

학습목차

01

데이터의

이해와 분석

1차시

고등 과정

고등학교 데이터 분석 캠프

4

데이터(data)

인터넷에서 60초 동안 일어나는 일. 도모(2021).

https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1765039

• 데이터는 경험이나 실험, 관찰, 측정, �조사 등을 통해 수집한 정보를 말하며, �수치, 문자, 이미지, 음성 등 �다양한 형식을 포함한다.

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01 데이터의 이해와 분석

5

빅데이터

전 세계 데이터 생성, 캡처, 복제, 소비량 변화(2010~2025, 단위:제타바이트).�https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=166457

• 대규모 데이터를 의미
• 통계, 컴퓨터 과학, 기계학습 등 �데이터 과학 기술로 추출하여 활용하는 �포괄적인 개념

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데이터 용량 단위.�https://brunch.co.kr/@grandmer/410

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01 데이터의 이해와 분석

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빅데이터의 특징

빅데이터의 특징. 고등학교 정보(천재, 55p)

• 규모(Volume): 데이터의 규모가 큼
• 속도(Velocity): 데이터 생성, 수집, 처리 속도가 빠름
• 다양성(Variety): 다양한 유형(정형, 비정형)의 데이터 처리
• 정확성(Veracity): 유용하고 신뢰할 수 있는 데이터를 다룸
• 가치(Value): 숨겨진 가치를 찾을 수 있음

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01 데이터의 이해와 분석

7

데이터 분석 단계

데이터 분석 단계. 고등학교 소프트웨어와 생활(p81, 삼양미디어)

• 데이터 분석은 주어진 데이터로 유용한 정보를 추출하고, 의사결정이나 예측을 돕는 과정

→ 데이터 간의 상관관계, 경향성 등 유의미한 정보를 발견

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01 데이터의 이해와 분석

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데이터 수집 사이트 예시

• 공공 데이터 포털(https://www.data.go.kr): �공공 기관의 데이터 공유
• 국가 통계 포털(https://kosis.kr): �국내외 통계 데이터 공유
• 캐글(https://www.kaggle.com): �국외 AI 경진 대회 사이트로서 데이터 분석을 위한 데이터 공유
• 데이콘(https://dacon.io): �국내 AI 경진 대회 사이트로서 데이터 분석을 위한 데이터 공유
• 지표누리(https://www.index.go.kr/): �통계청에서 관리 · 운영하는 5종의 지표 체계 공유

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01 데이터의 이해와 분석

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데이터 분석 주요 단계 - 데이터 전처리

• 수집된 데이터를 전체적으로 살펴보고, 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공하는 과정
• 평균, 중앙값, 최빈값 등의 통계 지표를 확인해 데이터를 정리 요약하고, �데이터에 포함된 결측치, 중복값, 이상치를 찾아 제거하거나 분석에 적합한 형태로 가공

​

다양한 통계 지표. 고등학교 정보(천재, 59p)

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01 데이터의 이해와 분석

10

[예] 박스 플롯을 이용한 데이터 이상치 확인하기

• 기간: 2014년부터 2023년까지 6, 7, 8월의 서울 지역 여름철 강수량

데이터 분석 주요 단계 - 데이터 전처리

강수량 데이터 이상치 확인. 고등학교 정보(천재, 59p)

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01 데이터의 이해와 분석

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데이터 분석 주요 단계 - 시각화 유형 및 분석

시각화 유형 및 분석 예시. 고등학교 정보(천재, 60p)

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01 데이터의 이해와 분석

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데이터 분석 주요 단계 - 시각화 유형 및 분석

시각화 유형 및 분석 예시. 고등학교 정보(천재, 60p)

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01 데이터의 이해와 분석

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데이터 분석 주요 단계 - 시각화 유형 및 분석

시각화 유형 및 분석 예시. 고등학교 정보(천재, 60p)

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01 데이터의 이해와 분석

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미션 - 최고의 야식 3대장 분석하기

한국인이 사랑하는�최고의 야식 3대장을�찾아보자.

요기요로 본 데이터 ‘최고의 야식’.�https://partner.yogiyo.co.kr/content/view/%EC%9A%94%EA%B8%B0%EC%9A%94_%EB%B0%B0%EB%8B%AC_%EC%95%BC%EC%8B%9D_�%EC%A3%BC%EB%AC%B8_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0

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01 데이터의 이해와 분석

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미션 - 최고의 야식 3대장 분석하기

구글 트렌드 홈페이지. 자체 캡처�(https://trends.google.com/trends)

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• 검색어로 찾아보는 최고 야식음식(치킨, 족발(+보쌈), 라면, 피자)은 무엇일까? �(구글트렌드, 데이터랩)

네이버 데이터랩. 자체 캡처�(https://datalab.naver.com/)

그림13

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01 데이터의 이해와 분석

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미션 - 최고의 야식 3대장 분석하기

• 검색어 트렌트를 통해 분석한 최고의 야식 3대장 데이터를 통해 분석한 내용을 작성해보자.

​

구글 트렌드 검색, 자체 캡처�(https://trends.google.com/trends)

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네이버 데이터랩 검색, 자체 캡처�(https://datalab.naver.com/)

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01 데이터의 이해와 분석

02

데이터 분석1

with 오렌지3

2차시

고등 과정

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오렌지3

• 프로그래밍 없이
• 데이터 분석, 시각화�인공지능 모델 학습과
• 예측까지 가능 무료 소프트웨어

​

• 오렌지3 다운로드 : https://orangedatamining.com/download/#windows

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오렌지 홈페이지. 자체 캡처�https://orangedatamining.com/

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01 데이터의 이해와 분석

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오렌지3 - 추가 설치(add - on)

• 레퍼런스 �https://orange3-imageanalytics.readthedocs.io/en/�latest/index.html�https://orange3-text.readthedocs.io/en/latest/ �https://orange3-geo.readthedocs.io/en/latest/ �https://orange3-educational.readthedocs.io/en/latest/

오렌지3 Add-on 설치. 자체 캡처(오렌지3)

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01 데이터의 이해와 분석

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데이터 분석용 데이터구조

데이터 구조. 자체 제작

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01 데이터의 이해와 분석

21

포유류 데이터 분석(Mammal.csv)

• 데이터 세트에는 27종의 포유류에 대한 정보가 담겨있는 파일로�이름, 목, 수명, 키, 몸무게, 수면시간, 속도, 서식지, 식성으로 구성되어 있다.

포유류 데이터셋. 자체 캡처(스프레드시트)

표2

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01 데이터의 이해와 분석

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포유류 데이터 속성

Mammals.csv 데이터 속성. 자체제작

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01 데이터의 이해와 분석

23

포유류 데이터 질문

1. 가장 수명이 긴 포유류는 무엇인가요?�가장 수명이 짧은 포유류는 무엇인가요?
2. Gray Seal(회색물범)의 식성은 무엇인가요?�그리고 그 서식지는 어디인가요?
3. 식물만 먹는 포유류는 몇 종이나 되나요?�이 중에서 수명이 가장 짧은 포유류는 무엇인가요?
4. 고기만 먹는 포유류 중에서 수명이 가장 긴 포유류는 무엇인가요?�육식만 하고, 육지에서만 사는 포유류 중에서 수명이 가장 긴�포유류는 무엇인가요?
5. 재규어(Jaguar)의 수명은 얼마인가요?�재규어와 같은 수명을 가진 다른 포유류는 무엇인가요?
6. 가장 자주 나오는(가장 흔한) 수명은 얼마인가요?�이 수명을 가진 포유류는 어떤 것들이 있나요?

Mammals 데이터에 대한 질문. 자체 캡처�https://concord.org/wp-content/uploads/2016/12/codap/embed/mammals.html

그림18

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01 데이터의 이해와 분석

24

포유류 데이터 불러오기

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림19

데이터 다운로드 사이트

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01 데이터의 이해와 분석

25

1. 가장 수명이 긴 포유류는 무엇인가요?� 가장 수명이 짧은 포유류는 무엇인가요?

포유류 데이터 질문1

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림20

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01 데이터의 이해와 분석

26

포유류 데이터 질문2

2. Gray Seal(회색물범)의 식성은 무엇인가요?� 그리고 그 서식지는 어디인가요?

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림21

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01 데이터의 이해와 분석

27

포유류 데이터 질문3

3. 식물만 먹는 포유류는 몇 종이나 되나요?� 이 중에서 수명이 가장 짧은 포유류는 무엇인가요?

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림22

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01 데이터의 이해와 분석

28

포유류 데이터 질문4-1

4-1. 고기만 먹는 포유류 중에서 수명이 가장 긴 포유류는 무엇인가요?

4-2. 육식만 하고, 육지에서만 사는 포유류 중에서 수명이 가장 긴 포유류는 무엇인가요?

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림23

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01 데이터의 이해와 분석

29

포유류 데이터 질문4-2

4-1. 고기만 먹는 포유류 중에서 수명이 가장 긴 포유류는 무엇인가요?

4-2. 육식만 하고, 육지에서만 사는 포유류 중에서 수명이 가장 긴 포유류는 무엇인가요?

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림24

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01 데이터의 이해와 분석

30

포유류 데이터 질문5

5-1. 재규어(Jaguar)의 수명은 얼마인가요?

5-2. 재규어와 같은 수명을 가진 다른 포유류는 무엇인가요?

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림25

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01 데이터의 이해와 분석

31

포유류 데이터 질문6

bin width = 5

로 인해 오답!!

6. 가장 자주 나오는(가장 흔한) 수명은 얼마인가요?

이 수명을 가진 포유류는 어떤 것들이 있나요?

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림26

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01 데이터의 이해와 분석

32

데이터 유형

이산형 데이터 : 다리의 개수, 성공 횟수

연속형 데이터 : 키, 체중

수치형 데이터

범주형 데이터

명목형 데이터 : 혈액형(A, B, O, AB)

순서형 데이터 : 나쁨, 보통, 좋음

(1, 2, 3)

이산형 → 명목형 데이터로 변경

데이터 유형과 사례. 중학교 인공지능고 미래사회(35~36)

그림27

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01 데이터의 이해와 분석

33

포유류 데이터 질문6 - 개선

6. 가장 자주 나오는(가장 흔한) 수명은 얼마인가요?

이 수명을 가진 포유류는 어떤 것들이 있나요? (숫자 속성 → 범주 속성)

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림28

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01 데이터의 이해와 분석

34

[예시] 4-1. 고기만 먹는 포유류 중에서 수명이 가장 긴 포유류는 무엇인가요?

데이터 분석 주요 단계 - 데이터 전처리

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림29

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01 데이터의 이해와 분석

03

데이터 분석2

with 오렌지3

3차시

고등 과정

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36

붓꽃(iris) 품종 분류 데이터 분석

로널드 피셔가 1936년 논문에서 사용한 데이터셋으로 붓꽃 품종을 분류하기 위한 �150개의 데이터로 꽃받침(Sepal)과 꽃잎(Petal)의 길이와 너비로 3종의 품종을 구분

iris 데이터셋.�https://velog.io/@ppippi/DAY12-%EC%B2%AB%EB%B2%88%EC%A7%B8-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%B6%84%EC%84%9D-�Iris-Dataset

그림30

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01 데이터의 이해와 분석

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붓꽃(iris) 데이터 불러오기

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

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01 데이터의 이해와 분석

38

붓꽃 데이터 질문

1. (barplot, boxplot) 품종에 따른 꽃잎, 꽃받침 분포 비교
2. (scatter plot) 품종 확인을 위한 핵심 속성 찾기
3. (corrleation) 품종 확인을 위한 핵심 속성 찾기
4. 다양한 시각화 방법

붓꽃 품종.�ttps://crazydeer.tistory.com/entry/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%98-%EC%A2%85%EB%A5%98%EC%99%80-�%ED%8D%BC%EC%85%89%ED%8A%B8%EB%A1%A0Perceptron%EC%9D%98-%EC%97%AD%EC%82%AC%EC%99%80-%EC%98%88

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01 데이터의 이해와 분석

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다양한 시각화 도구

대표적인 그래프.�https://m.blog.naver.com/biz_data/221734663222

그림33

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다양한 시각화 도구

대표적인 그래프.�https://m.blog.naver.com/biz_data/221734663222

그림34

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01 데이터의 이해와 분석

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다양한 시각화 도구

대표적인 그래프.�https://m.blog.naver.com/biz_data/221734663222

그림35

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01 데이터의 이해와 분석

42

다양한 시각화 도구

• 비교 : 막대그래프
• 변화 : 꺾은선그래프
• 비율 : 원그래프
• 분포 : 히스토그램
• 관계 : 산점도
• 히트맵, 박스플롯..

대표적인 그래프.�https://m.blog.naver.com/biz_data/221734663222

그림36

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43

붓꽃 데이터 질문

1-1. (barplot) 품종에 따른 꽃잎, 꽃받침 분포 비교

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림37

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01 데이터의 이해와 분석

44

붓꽃 데이터 질문

2. (scatter plot) 품종 확인을 위한 핵심 속성 찾기

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림38

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01 데이터의 이해와 분석

45

붓꽃 데이터 질문

2. (scatter plot) 품종 확인을 위한 핵심 속성 찾기

데이터 블러오기. 자체 캡처

그림39

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01 데이터의 이해와 분석

46

포유류 데이터 질문2

상관관계(Correlation)

데이터 분석에서 두 변수 간의 관계

https://restartstudies.tistory.com/24

3. (corrleation) 품종 확인을 위한 핵심 속성 찾기

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림40

상관계수와 분포.�https://ablearn.kr/newsletter/?bmode=view&idx=13552419

그림40

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01 데이터의 이해와 분석

47

포유류 데이터 질문3

4. 다양한 시각화 방법 - 의사결정 트리

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림41

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04

데이터 분석으로 �예측하기

4차시

고등 과정

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49

BMI 예측

• 신체질량지수(Body Mass Index : BMI, 카우프지수)는 신체의 키와 체중으로 체지방량을 측정하는 �일반적인 방법
• BMI는 당뇨병, 비만, 심장 질환에 관련됨.

​

• 본인의 BMI 수치 계산하기 :

체질량지수 계산식 및 판정기준.�https://www.tongyeong.go.kr/health/01635/01898/01902.web

그림42

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01 데이터의 이해와 분석

50

BMI 데이터셋

• 25,000명의 BMI 데이터셋
• 5개 속성, 결측치(키 19개, 몸무게 16개, BMI 50개)
• 나이(세), 성별, 키(인치), 몸무게(파운드)
• 1인치 = 2.54cm, 1파운드 = 0.4539237kg
• 데이터셋 다운로드(로그인 필수) : https://www.kaggle.com/datasets/freego1/BMI-data

체질량지수 데이터셋.�https://www.kaggle.com/datasets/freego1/BMI-data

그림43

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51

BMI 데이터셋

체질량지수 데이터셋

그림44

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01 데이터의 이해와 분석

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BMI 예측 전체 워크플로우

전체 워크플로우. 오렌지 자체 캡처

그림45

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BMI 데이터 불러오기

데이터 블러오기. 오렌지 자체 캡처

그림46

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54

속성의 기초 통계값 확인

기초 통계값 확인. 오렌지 자체 캡처

그림47

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01 데이터의 이해와 분석

55

인치, 파운드 → cm, kg 변경

기초 통계값 확인. 오렌지 자체 캡처

그림48

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인치, 파운드 속성 배제

속성 선택. 오렌지 자체 캡처

그림49

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01 데이터의 이해와 분석

57

변경된 파일 저장

추후 데이터를 예측할 때

활용하며, 중간 데이터를 저장할 때 사용됨

데이터 중간 저장. 오렌지 자체 캡처

그림50

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01 데이터의 이해와 분석

58

데이터 나누기(학습용, 테스트용)

학습용 70%

테스트용 30%로 나눔

데이터 나누기. 오렌지 자체 캡처

그림51

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01 데이터의 이해와 분석

59

학습 및 평가(회귀)

학습 및 평가. 오렌지 자체 캡처

그림52

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01 데이터의 이해와 분석

60

예측(회귀)

예측. 오렌지 자체 캡처

그림52

고등학교 데이터 분석 캠프

고등 과정

찾

아

가

는

학

교

컨

설

팅

01 데이터의 이해와 분석

61

랜덤포레스트으로 새로운 값 예측(회귀)

새로운 값 예측. 오렌지 자체 캡처

그림53

고등학교 데이터 분석 캠프

고등 과정

찾

아

가

는

학

교

컨

설

팅

01 데이터의 이해와 분석

62

랜덤포레스트으로 새로운 값 예측(회귀)

새로운 값 예측. 오렌지 자체 캡처

그림54

고등학교 데이터 분석 캠프

고등 과정

찾

아

가

는

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교

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팅

01 데이터의 이해와 분석

05

데이터 분석 프로젝트

​

5차시

고등 과정

고등학교 데이터 분석 캠프

64

데이터 분석 단계

데이터 분석 단계. 고등학교 소프트웨어와 생활(p81, 삼양미디어)

• 데이터 분석은 주어진 데이터로 유용한 정보를 추출하고, 의사결정이나 예측을 돕는 과정

→ 데이터 간의 상관관계, 경향성 등 유의미한 정보를 발견

그림55

고등학교 데이터 분석 캠프

고등 과정

찾

아

가

는

학

교

컨

설

팅

01 데이터의 이해와 분석

65

프로젝트 결과 발표 내용

데이터셋 수집 및 전처리

데이터 시각화

테이터 분석 결과

데이터 의미 도출 및 활용방안

문제 동기 및 문제 정의

고등학교 데이터 분석 캠프

고등 과정

찾

아

가

는

학

교

컨

설

팅

01 데이터의 이해와 분석

66

데이터 분석 프로젝트 예시

데이터 분석 프로젝트 예시, 자체 제작

표4

고등학교 데이터 분석 캠프

고등 과정

찾

아

가

는

학

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컨

설

팅

01 데이터의 이해와 분석

67

학생 프로젝트 예시

학생 프로젝트 예시. 자체 작성

그림56

고등학교 데이터 분석 캠프

고등 과정

찾

아

가

는

학

교

컨

설

팅

01 데이터의 이해와 분석

감사합니다.

고등 과정