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Biz with Data
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  • [PYTHON] ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •๋‚˜๋ฌด (Decision Tree) ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •๋‚˜๋ฌด๋Š” ๋ถ„๋ฅ˜์™€ ํšŒ๊ท€ ๋ฌธ์ œ์— ๋ชจ๋‘ ์ ์šฉ์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์œผ๋กœ, ๊ฒฐ๊ณผ๋„์ถœ๊ณผ์ •๊ณผ ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํ•ด์„ํ•˜๊ธฐ์— ๋งค์šฐ ์œ ๋ฆฌํ•œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด๋‹ค. ํŒŒ์ด์ฌ์˜ ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •๋‚˜๋ฌด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ์‚ฌ์ดํ‚ท๋Ÿฐ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ๋‹ค. ๋ถ„์„์— ์“ฐ์ธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ์บ๊ธ€์—์„œ ๊ฐ€์ ธ์˜จ ibm hr๋ถ„์„(ํ‡ด์‚ฌ์—ฌ๋ถ€ ๋ถ„๋ฅ˜) ๋ฐ์ดํ„ฐ์ด๋‹ค. (https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset?datasetId=1067&searchQuery=deci) ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ๊ณผ์ •์—์„œ ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฒƒ์€ ์ž๋ฃŒํ˜• ํ™•์ธ, ๊ฒฐ์ธก์น˜ ํ™•์ธ, ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„ํฌ ํ™•์ธ ๋“ฑ์ด ์žˆ๋‹ค. ์œ„ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ํŠนํžˆ ์ž๋ฃŒํ˜•์— ์œ ์˜ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ค๋ช…์„ ์ฐธ์กฐํ•˜๋ฉด ์–ผํ• ์ˆ˜์น˜ํ˜•์œผ๋กœ ๋ณด์ด๋Š” ๋ณ€์ˆ˜๋“ค์ด ์‚ฌ์‹ค์€ ๋ช…๋ชฉํ˜• ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๊ณ  ์žˆ์Œ์„ .. ๊ณต๊ฐ์ˆ˜ 2 ๋Œ“๊ธ€์ˆ˜ 0 2023. 2. 7.
  • [R] Cox PH model [Survival Analysis] ์ฝ•์Šค ๋น„๋ก€ ์œ„ํ—˜ ๋ชจํ˜•์„ R์—์„œ ๊ตฌํ˜„ํ•ด๋ณด์ž. library(survival) library(survminer) ์ƒ์กด๋ถ„์„์˜ ํ•จ์ˆ˜๋“ค์ด ๋‹ด๊ธด ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜จ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ์ด์ „ ํฌ์ŠคํŠธ์ธ ์นดํ”Œ๋ž€-๋งˆ์ด์–ด์—์„œ ์“ฐ์ธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ์ด์šฉํ•˜์˜€๋‹ค. # ์—ฐ์Šต ๋ฐ์ดํ„ฐ์ธ survivalDataExercise.csv๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์˜€๋‹ค. (๋Œ“๊ธ€ ์ฃผ์‹œ๋ฉด ๊ณต์œ ํ•ด๋“œ๋ฆฌ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.) ๋ชจ๋ธ๋ง cx.model = coxph(Surv(daysSinceFirstPurch, event) ~ gender+voucher+returned,data=surv) #์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ฅธ ์ด๋ฒคํŠธ ~ (์„ฑ๋ณ„+์ฟ ํฐ์‚ฌ์šฉ์—ฌ๋ถ€+ํ™˜๋ถˆ์—ฌ๋ถ€) summary(cx.model) ์œ„ ์ฝ”๋“œ๋Š” ์ฝ•์Šค ๋น„๋ก€ ์œ„ํ—˜ ๋ชจํ˜•์„ ๋งŒ๋“œ๋Š” ์ฝ”๋“œ์ด๋‹ค. ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ฅธ ์ด๋ฒคํŠธ๊ฐ€ ๋“ค์–ด๊ฐ€๊ณ , ๋…๋ฆฝ๋ณ€์ˆ˜์— ํ™•์ธํ•˜๊ณ  ์‹ถ.. ๊ณต๊ฐ์ˆ˜ 2 ๋Œ“๊ธ€์ˆ˜ 0 2023. 2. 1.
  • [R] ์„ ํ˜•ํšŒ๊ท€, ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑํšŒ๊ท€ [Regression Analysis] ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์€ ํ†ต๊ณ„ํ•™์—์„œ ์‹œ์ž‘๋˜์–ด ์—ฐ๊ตฌ๋˜์—ˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ํ†ต๊ณ„์  ๋ถ„์„์— ํŠนํ™”๋œ R์„ ์ด์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๋” ํšจ๊ณผ์ ์ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. R์—์„œ๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ๊ณผ ๋‹ฌ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ณธ ๋‚ด์žฅํ•จ์ˆ˜๋กœ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ , ์—ฌ๋Ÿฌ ํ†ต๊ณ„์  ๊ฒ€์ •์ด๋‚˜ ๊ฐ€์ •์„ ํ™•์ธํ•˜๋Š” ๋ฐ์—๋„ ๋งค์šฐ ์œ ๋ฆฌํ•˜๋‹ค. ๋˜ํ•œ ๊ด€๋ จ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ณ€์ˆ˜์„ ํƒ๋ฒ•์„ ์ž๋™์œผ๋กœ ์ˆ˜ํ–‰ํ•ด์ฃผ๋Š” ๋“ฑ R์€ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์„ ๋‹ค๊ฐ๋„๋กœ ์ˆ˜ํ–‰ํ•ด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋งค์šฐ ์ข‹์€ ํ™˜๊ฒฝ์„ ์ œ๊ณตํ•œ๋‹ค. ์ด์— R์„ ํ†ตํ•œ ํ†ต๊ณ„์  ์Šคํƒ ์Šค๋กœ ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ๋„๋ฉ”์ธ์—์„œ ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์ด ์–ด๋– ํ•œ ์—ญํ• ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ง€, ๊ทธ ๊ณผ์ •์„ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค. ์šฐ์„  ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฐ›์•„์˜จ๋‹ค. library(dplyr) df = read.csv("purch_behavior.csv") #์ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ๋งˆ์ผ€ํŒ… ํ™œ๋™์„ ์œ„ํ•ด ์ „๋žต์ ์œผ๋กœ ์ˆ˜์ง‘ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์ด๋‹ค. df %>% glimpse().. ๊ณต๊ฐ์ˆ˜ 2 ๋Œ“๊ธ€์ˆ˜ 2 2023. 1. 25.
  • [R] ์นดํ”Œ๋ž€ ๋งˆ์ด์–ด(kaplan-meier) [Survival Analysis] R์—์„œ ์นดํ”Œ๋ž€ ๋งˆ์ด์–ด ๊ธฐ๋ฒ•์„ ๊ตฌํ˜„ํ•ด๋ณด์ž ์ด ๋ชจ๋ธ์€ ์ฃผ๋กœ ์˜๋ฃŒ ๋ฐ์ดํ„ฐ์—์„œ ๋งŽ์ด ์ด์šฉ๋˜์ง€๋งŒ, ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ๋„๋ฉ”์ธ์œผ๋กœ ์˜ฎ๊ฒจ ๊ณ ๊ฐ๋“ค์˜ ์ƒ์กด, ์ดํƒˆ์„ ๋ถ„์„ํ•ด๋ณธ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ์—ฐ์Šต ๋ฐ์ดํ„ฐ์ธ survivalDataExercise.csv๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์˜€๋‹ค. (๋Œ“๊ธ€ ์ฃผ์‹œ๋ฉด ๊ณต์œ ํ•ด๋“œ๋ฆฌ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.) ๋จผ์ € library(dplyr) library(ggplot2) library(survival) library(survminer) #๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๊ฐ€ ์—†์œผ๋ฉด install.packages("") setwd("") #๊ฒฝ๋กœ ์„ค์ • surv = read.csv("")#๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๊ธฐ ๋ณ€์ˆ˜๋Š” ์ตœ๊ทผ ๊ตฌ๋งค๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๊ฒฝ๊ณผ๋œ ์ผ์ˆ˜์™€ ์„ฑ๋ณ„, ์ƒํ’ˆ๊ถŒ ์ด์šฉ์—ฌ๋ถ€, ํ™˜๋ถˆ์—ฌ๋ถ€, ์žฌ๊ตฌ๋งค์—ฌ๋ถ€๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. surv = surv %>% mutate(event = ifelse(bou.. ๊ณต๊ฐ์ˆ˜ 2 ๋Œ“๊ธ€์ˆ˜ 2 2023. 1. 10.
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