[데이터분석] #2. 데이터 처리를 위한 필수 라이브러리 소개

데이터 처리를 위한 필수 라이브러리 소개데이터 분석을 효과적으로 수행하려면 데이터를 불러오고 가공하는 과정이 필수적입니다. 이를 위해 다양한 프로그래밍 언어에서는 데이터 처리를 위한 강력한 라이브러리를 제공합니다. 이번 글에서는 **파이썬(Python)**에서 가장 널리 사용되는 데이터 처리 라이브러리를 소개하고, 각 라이브러리의 특징과 기본 사용법을 살펴보겠습니다.1. 데이터 처리 라이브러리란?데이터 처리 라이브러리는 데이터를 읽고, 변환하며, 분석하는 데 도움을 주는 도구입니다. 대량의 데이터를 다루거나 복잡한 연산을 수행할 때, 이러한 라이브러리를 활용하면 코드 작성이 훨씬 간편해지고 성능도 향상됩니다. 가장 많이 사용하는 라이브러리는 Pandas와 Numpy!2. 파이썬 데이터 처리 라이브러리 소..

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• · 2025. 1. 31.
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[데이터분석] #1. 데이터 분석을 위한 파일 형식 소개: JSON, XML, CSV, XLSX

데이터 분석을 위한 파일 형식 소개: JSON, XML, CSV, XLSX데이터 분석을 시작하기 위해서는 다양한 데이터 파일 형식을 이해하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 데이터 처리에 자주 사용되는 대표적인 파일 형식인 JSON, XML, CSV, XLSX를 소개하고, 각 파일의 특징과 활용 방법을 살펴보겠습니다.1. 데이터 파일 형식이란?데이터 파일 형식은 정보를 저장하고 교환하는 방식에 따라 다르게 구성됩니다. 특정 형식의 파일을 사용하면 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 가공할 수 있으며, 다양한 소프트웨어와 프로그래밍 언어에서 쉽게 활용할 수 있습니다.2. 주요 데이터 파일 형식2.1 JSON (JavaScript Object Notation)특징:사람이 읽고 쓰기 쉬운 구조를 가짐키-값 쌍의..

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• · 2025. 1. 30.
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