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데이터의 칼럼 * AGE : 환자의 나이 > 23,47 등의 숫자형 데이터 *Sex :환자의 성별 > F,M으로 나뉜 범주형 데이터 *BP : 환자의 혈압 ( 수축기혈압 / 이완기 혈압) >LOW,NOMAL,HIGH로 나뉜 범주형 데이터 *Cholrsterol : 환자의 혈중 콜레스테롤 수치 콜레스테롤이란, 혈액 내의 지질 농도를 나타내는 >NOMAL,HIGH로 나뉜 범주형 데이터 *Na_to_k : 해당 사람의 혈액 내 나트륨 대비 칼륨의 비율 >25.355, 13.093등과 같은 숫자형 데이터 *Drug : 약물의 종류 >drugA, drugB, drugC,drugX, DrugY 총 5개로 문자열 데이터 도메인 관련 추가 내용 -약물 분류의 정의 및 이유 : 약물이 사람에게 어떤 영향을 미치는지에 따..

개요 이 데이터에는 환자 일반 정보 및 진단에 따른 약물 분류에 대한 정보가 담겨 있다. 모두 동일한 질병을 앓고 있는 일련의 환자에 대한 데이터를 수집한 것이며 이를 통해 환자에게 적합할 수 있는 약물 유형의 결과를 예측한다. 데이터 구조 1. 데이터 사이즈 200개 행과 6개 열 2. 컬럼 종류 feature sets Age(환자 나이) ex )15 ~74 Sex (환자 성별) ex) F(female), M(male) Blood Pressure Levels (BP) (헐압수준) ex) High, Normal, Low Cholesterol Levels (콜레스테롤 수치) ex) High, Normal Na to Potassium Ration (혈중 나트륨 대 칼류 비율) ex) 6.2 ~ 38.2 t..

지난 해 ‘1인 가구를 위한 레시피 데이터 분석’을 주제로 프로젝트를 진행했습니다. 이 프로젝트 내용을 회고하면서 더 나아가 어떤 활동이 필요할지 생각해보겠습니다. 먼저 왜 1인 가구를 위한 레시피가 필요한가에 대해 답을 함으로써 이 프로젝트의 주제의 가치를 확인한 후 왜 1인 가구를 위한 새로운 레시피가 필요하다는 결론에 도달했는지 알아보겠습니다. 아래 바차트를 보면 알 수 있듯이 1인 가구의 비율은 점점 증가하고 있습니다. 실제로 국가통계포털의 2021년 1인가구 비율은 전년대비 5.4% 증가한 33.4%로 바차트의 2025년 예상 비율을 이미 초과했습니다. 이렇게 1인 가구가 빠르게 증가하고 있는 가운데 통계청에 따르면 1인가구가 줄이고 싶은 소비항목에서 외식 소비는 39.2%로 1위를 차지했습니다..

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