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데이터 수집과 EDA 전략 시리즈 – 6화. 데이터 시각화 실전 가이드: matplotlib, seaborn을 활용한 EDA 시각화기술과 산업/AI 2025. 5. 14. 16:26
데이터는 말이 없다.하지만 데이터는 시각화라는 ‘언어’를 통해 이야기할 수 있다.탐색적 데이터 분석(EDA) 과정에서 **데이터를 보는 것(Visualization)**은숫자만으로는 결코 보이지 않는 패턴, 트렌드, 이상치를 직관적으로 보여준다. 이번 글에서는 Python의 대표적 시각화 도구인matplotlib, seaborn을 중심으로EDA에서 활용할 수 있는 다양한 실전 기법을 심층적으로 정리한다. 1. 왜 EDA에서 시각화가 필수인가? EDA의 목적은 데이터를 ‘이해’하는 것이다.숫자와 표로는 숨겨진 구조를 놓칠 수 있다.시각화는 데이터 분석의 다음과 같은 역할을 한다: 변수 분포, 밀도 파악이상치(Outlier) 감지변수 간 상관성 탐색그룹 간 차이 시각적 비교 또한 데이터 전문가와 비전문가(..