[에이블 스쿨] 5차 미니프로젝트 | ASSO 대비

5차 미니프로젝트는 AICE 시 대비 특강으로 진행되었습니다.

 

AICE ASSOCIATE

 

AICE

AICE

aice는 kt가 주관하는 인공 지능 능력시험이고 5개의 레벨로 구성되어 있습니다. 

 

 

제가 목표로 하는 단계는 ASSOCIATE 입니다!

 

강사님이 주신 예시 과제를 수행하고 팀원들과 코드리뷰를 통해 더 나은 결과물을 도출했습니다. 

 

[1일차] 과제1: VOC 고객해지예측

미션	고객의 VOC 정보를 내용 바탕으로 해지 여부 예측하기
데이터 출처	기업 실무 데이터
데이터	Tabular 데이터 csv 파일 1 개 ( voc_data )
목표	1. 고객의 VOC 정보를 바탕으로 해지여부를 예측하여 해지 방어 마케팅 활용 2. Tabular 데이터 전처리, 머신러닝/딥러닝 모델링, 평가하고 관련 코드 숙지

 

필요한 라이브러리 설치

!pip install seaborn
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

Tabular 데이터 로딩

df = pd.read_csv('voc_data.csv')

데이터의 구성 확인

파일의 앞부분 5줄, 뒷부분 5줄을 출력

df.head()
df.tail()

데이터프레임 정보(컬럼정보, Null 여부, 타입) 출력

df.info()

데이터프레임 인덱스를 확인

df.index

데이터프레임 컬럼을 확인

df.columns

데이터프레임 값(value)을 확인

df.values

DataFrame 컬럼 항목에 Null 존재하는지 확인

df.isnull().sum()

특정 컬럼의 데이터를 확인

df['특정 컬럼 이름']

특정 컬럼 데이터별 건수를 나열

df['특정 컬럼 이름'].value_counts()

컬럼들의 데이터타입을 확인

df.dtypes

데이터의 결측치 처리

컬럼을 삭제

df1 = df.drop(columns=['삭제할 컬럼 이름1','삭제할 컬럼 이름2',...])

 

 'df1' DataFrame의 특정 컬럼에 '_' 값이 몇 개 있는지 확인 

count = (df1['특정칼럼이름'] == '_').sum()

 df1의 남아있는 '_'값을 null로 변경

df2 = df1.replace('_', np.nan)