일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- IT
- 데이터분석
- 금융권
- 은행
- 데이크루
- 직무역량평가
- 군집분석
- 사전학습
- Python
- 디지털직무
- 파이썬문법
- IT용어
- 금융
- 디지털
- 과소완전
- 알고리즘
- 비지도학습
- 은행채용
- 일반상식
- 과대완전
- jupyternotebook
- 데이콘
- 지도학습
- Jupyter Notebook
- 주피터노트북
- dacrew
- 디지털용어
- 머신러닝
- 금융상식
- 파이썬
- Today
- Total
Ming's blog
베이지안 분위 회귀 모형을 이용한 콘트리트 압축강도 분석(1) 본문
1. Data description
1. 데이터 설명
1) 자료 : Concrete Compressive Strength Data Set
2) 목적 : 다양한 설명변수들을 이용하여, Concrete compressive strength에 영향을 끼치는 변수를 찾아보고자 한다.
* 출처 : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php
2. Data list
Name |
Data type |
measurement |
Description |
Cement |
Quantitative |
kg in a m3 mixture |
Input Variable |
Blast Furnace Slag (고로재) |
Quantitative |
kg in a m3 mixture |
Input Variable |
Fly Ash (석탄재) |
Quantitative |
kg in a m3 mixture |
Input Variable |
Water |
Quantitative |
kg in a m3 mixture |
Input Variable |
Superplasticizer (고성능 감수재) |
Quantitative |
kg in a m3 mixture |
Input Variable |
Coarse Aggregate (굵은 골재) |
Quantitative |
kg in a m3 mixture |
Input Variable |
Fine Aggregate (잔골재) |
Quantitative |
kg in a m3 mixture |
Input Variable |
Age |
Quantitative |
Day (1~365) |
Input Variable |
Concrete compressive strength |
Quantitative |
MPa |
Output Variable |
데이터의 구조를 살펴보면 아래와 같다.
Cement |
Blast Furnace Slag |
Fly Ash |
Water |
Superplasticizer |
Coarse Aggregate |
Fine Aggregate |
Age |
Concrete compressive strength |
540 |
0 |
0 |
162 |
2.5 |
1040 |
676 |
28 |
79.99 |
540 |
0 |
0 |
162 |
2.5 |
1055 |
676 |
28 |
61.89 |
332.5 |
142.5 |
0 |
228 |
0 |
932 |
594 |
270 |
40.27 |
332.5 |
142.5 |
0 |
228 |
0 |
932 |
594 |
365 |
41.05 |
총 8개의 설명변수와 1개의 반응변수로 이루어져 있으며 약 1000개의 관측치로 이루어져 있다.
3. EDA
Cement의 양과 Cement의 강도는 양의 상관관계를 가지고 있으며
Cement의 양과 water 변수와는 음의 상관관계를 가진 것으로 보인다.
'공모전 및 대외활동 > 프로젝트' 카테고리의 다른 글
미국 에어비앤비 데이터 시각화 (4) Conclusion (1) | 2020.01.28 |
---|---|
미국 에어비앤비 데이터 시각화 (3) Data visualization_ (0) | 2020.01.28 |
미국 에어비앤비 데이터 시각화 (2) Data visualization (0) | 2020.01.26 |
미국 에어비앤비 데이터 시각화 (1) Data description (0) | 2020.01.26 |