AI/AI 부트캠프77 [AI 부트캠프] DAY 36 - EDA 프로젝트 7 [오늘의 일지] EDA 프로젝트 - 분석 마무리 하기 [상세 내용] EDA 프로젝트 팀별로 확인해 보는 공격지표와 수비지표 - 일반적인 생각으로 강팀은 공격적이고 약팀은 수비적일 거라는 생각을 많이 합니다. 또한 미디어에서도 보통 그렇게 말하는 경우도 많았습니다. 그래서 정말 그런지 팀별로 공격지표와 수비지표를 나눠서 확인해 봤습니다. 확실히 강팀이었던 맨시티와 리버풀이 매우 공격적이라는 것을 알 수 있었습니다. 그리고 그래프는 신뢰도가 있는 그래프와 없는 그래프를 나눠서 만들어 보았습니다. 신뢰도에 대한 설명은 아래에서 하겠습니다. plt.figure(figsize=(25, 12)) plt.subplot(2, 1, 1) sns.lineplot(data=eda_df, x='Team', y='KeyP', .. 2023. 9. 6. [AI 부트캠프] DAY 35 - EDA 프로젝트 6 [오늘의 일지] EDA 프로젝트 - 본격적으로 분석하기 [상세 내용] EDA 프로젝트 공격수의 수비지표와 수비수의 공격지표 확인하기 - 현대 축구로 발전하면서 공격수의 수비가담 횟수와 수비수의 공격가담 횟수가 점점 늘어나고 있다는 내용을 미디어에서 많이 접했던 기억이 났습니다. 그래서 이 내용이 사실인지 epl 데이터를 통해서 어느 정도 수치인지 확인해 보았습니다. 수비수의 공격지표를 보면 전체적으로 어느 정도는 올라가고 있는 추세는 맞는 거 같았습니다. 그렇지만 저희가 수집한 데이터가 2014년도부터 모아진 데이터이다 보니 이미 수비수의 공격 가담이 어느 정도 자리를 잡힌 상황이라 급진적으로 증가하는 그래프는 보이지 않았던 걸로 판단했습니다. 그리고 한 가지 특이한 점은 한 시즌 만다 지그재그 형태의 .. 2023. 9. 5. [AI 부트캠프] DAY 34 - EDA 프로젝트 5 [오늘의 일지] EDA 프로젝트 - 본격적으로 분석 시작 [상세 내용] EDA 프로젝트 분석 방향 설정 - 지난 일지들을 보면 알다시피 저희 조는 조가 형성되고 스포츠라는 도메인으로 모여서 세부적 주제는 축구를 선택했습니다. 그렇게 1차적인 목표는 '선수의 연봉과 성적의 관계', '선수 연령이 증가하면서 스탯이 떨어질 것이라는 예상'으로 정하게 되었습니다. 그런데 선수의 연봉과 성적의 관계는 막상 데이터를 가지고 그래프를 만들어 보려고 하면 단순한 그래프로 밖에 표현이 안되고 더 이상 분석이라고 할 것도 없을 정도로 간단한 지표였습니다. 그래서 과감하게 포기하고 일단 하나의 주제만 분석해 보기로 했습니다. # eda_df가 전체 데이터 입니다. sns.jointplot(x="Age", y="Rating".. 2023. 9. 2. [AI 부트캠프] DAY 33 - EDA 프로젝트 4 [오늘의 일지] EDA 프로젝트 - 자료 수집 마무리, 데이터 분석 시작 [상세 내용] EDA 프로젝트 자료 수집 수정 마무리 - 어제 작업을 마무리한 줄 알았지만 오늘 새롭게 크롤링해 왔던 연봉정보에 대한 자료가 조금 선수들 이름에서 차이가 있어서 마지막으로 정보를 수정했습니다. 수정을 마치고 다른 자료들과 오차율을 구해봤는데 3프로 때의 매우 적은 수치를 보였습니다. 다행이라고 생각합니다. import pandas as pd def convert_csv_values(input_file, output_file, column_name, value_mapping): # Load the CSV file df = pd.read_csv(input_file) # 칼럼에 딕셔너리 key를 value로 변경하는 과정.. 2023. 9. 1. 이전 1 ··· 14 15 16 17 18 19 20 다음 반응형
