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오늘은 이전 글에 이어서, 뉴욕에 위치한 세 곳의 커피숍 거래 데이터를 바탕으로시각화와 함께 판매 트렌드를 어떻게 분석했는지 정리해 보려고 한다. ☕️ 오늘의 스터디💡 Topic: 뉴욕에 위치한 세 곳의 커피숍 거래 내역🤓 Goal: 지점의 위치별 시간대별 상품 판매율 등📚 Data: Coffee Shop Sales자유롭게 세부 목표와 계획을 가지고 데이터 분석과 시각화를 진행하고 과정과 결과를 공유해 보자! 👩‍💻 분석 및 시각화시각화는 비교적 익숙한 seaborn & matplotlib과 plotly를 사용하여 주제별로 2가지의 그래프 방식을 비교해 보았다. 1. 월별 데이터 분석1-1. 월별 주문건수먼저 월별로 주문건수를 시각화하기 위하여 변수를 생성한 후, Searborn의 countpl..

모두의 연구소의 교육과정에는 WRAP UP! 의 날이 있다.SQL, 통계, 머신러닝 등 이렇게 커리큘럼의 한 모듈이 끝나고 나면 각자가 속한 스터디에서 개인&팀 스터디를 진행하는 날이다. 현재 나는 데이터 분석 기초 + 시각화 스터디에 참여해서 공부를 진행하고 있다.초반에는 데이터 분석을 위한 통계 기초에 대한 개념을 간단히 다뤘고,두 번째 시간에는 태블로 체험을 같이 진행해 보았다. 그리고 세번째 시간에 진행한 Kaggle의 Coffee Shop Sales 데이터를 활용해 자유롭게 진행한 시각화 실습 내용을 공유하고자 한다. ☕️ 오늘의 스터디💡 Topic: 뉴욕에 위치한 세 곳의 커피숍 거래 내역🤓 Goal: 지점의 위치별 시간대별 상품 판매율 등📚 Data: Coffee Shop Sales..