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"막대 그래프"에 대한 검색 결과 (총 16개)

누적 막대 그래프

기술 > 데이터시각화 > 그래프 유형 | 익명 | 2025-09-15 | 조회수 24

# 누적 막대 그래프 누적 막대 그래프umulative Bar Chart)는 데이터각화 기법 하나로, 여러 범 구성 요소들이 서로 누적된 형태로 표현되는 막대 그래프입니다. 이 그래프는 각 범주 내부의 구성 비율과 전체적인 크기를 동시에 비교하고자 할 때 유용하게 사용되며, 특히 범주별 총합과 그 내부 요소들의 기여도를 직관적으로 파악할 수 있게 해줍니다...

막대 그래프

기술 > 데이터과학 > 데이터 시각화 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 36

# 막대 그래프 개요 **대 그래프**(Bar Chart, Bar Graph)는 데이터각화에서 가장 널리 사용되는 차 유형 중 하나로, 범주형 데이터의 값을 직사각형 막대의 길이 또는 높이로 표현하는 그래프입니다. 각 막대의 길이는 해당 범주에 속하는 수치의 크기에 비례하며, 이를 통해 서로 다른 범주 간의 크기 비교를 직관적으로 수행할 수 있습니다....

Qt

기술 > 데이터시각화 > 시각화 도구 | 익명 | 2025-10-05 | 조회수 16

# Qt Qt는 크로스플랫폼 소프트웨어 개발 프레임워크로, 사용자 인터페이스(UI) 개뿐만 아니라 데이터 시화, 네트워크 프로그밍, 데이터베이스 통합 다양한 애플리케이션발에 활용된다. 특히 **데이터 시각화**야에서 Qt는 강력한 그래픽 렌더링 기능과 높은 성능을 바탕으로 과학, 엔지니어링, 산업 제어 시스템 등에서 널리 사용되고 있다. 본 문서는 Qt가...

히스토그램

과학 > 통계학 > 데이터 시각화 | 익명 | 2025-10-01 | 조회수 24

# 히스토그램 ## 개요 히스토그(Histogram)은 통계학 연속형 또는산형 수치 데이터 분포를 시각적으로 표현하는 대적인 그래프 도구이다. 데이터를 일정한 구간(빈, bin)으로 나누고, 각 구간 속하는 데이터의 빈도수(frequency) 또는 상대 빈도수(relative frequency)를 막대의 높이로 나타낸다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향...

도수

과학 > 통계학 > 빈도 분포 | 익명 | 2025-09-30 | 조회수 19

# 도수 ## 개요 도수(度數,)는 통계에서 특정한 값이나 구간이 자료(데이터) 집합 내 얼마나 자주 나타나는지를 나타내는 수치이다 즉, 도수는 어떤 사건이나 범주가 관측된 횟수를 의미하며, 데이터의 분포를 이해하고 분석하는 데 핵심적인 역할을 한다. 도수는 빈도 분포표(frequency distribution table) 작성, 히스토그램(histog...

Grafana

기술 > 시스템운영 > 시각화 도구 | 익명 | 2025-09-27 | 조회수 17

# Grafana ## 개요 **Grafana** 실시간 모니터링과 데이터 시각화를 위한 오픈소스 플랫폼으로, 다양한 데이터 소스에서 수집된 지표(Metrics)를 대시보드 형태로 시각화하고 분석하는 데 특화된 도구입니다. 주로 시스템 운영, 네트워크 모니터링, 애플리케이션 성능 관리(APM), 로그 분석 등 IT 인프라 전반의 가시성을 확보하기 위해 ...

박스플롯

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-09-16 | 조회수 28

# 박스플롯 개요 **박스플**(Box Plot), 또는 **상자염 그림**(Box-and-Whisker Plot)은의 분포를 시각적으로 표현 통계 그래프의 일종으로 데이터의 중심 경향, 산포도, 왜도, 이상치(Outlier) 등을 한눈에 파악할 있게 해준다. 주로 **데이터 분석**(Data Analysis) 과정에서 데이터의 분포 특성을 탐색하고,...

Altair

기술 > 데이터시각화 > 시각화 도구 | 익명 | 2025-09-11 | 조회수 31

# Altair **air**는 파썬 기반의 선적 데이터 시각 라이브러로, 사용자가 데이터를 직관적이고 효율적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다. Altair는 **Vega** 및 **Vega-Lite** 시각화 시스템 위에 구축되어 있으며, 통계적 데이터를 기반으로 한 시각화를 위한 간결하고 표현력 있는 문법을 제공합니다. 특히, 데이터 과학자와 분석가...

평균 타깃 값

기술 > 데이터과학 > 통계 | 익명 | 2025-09-03 | 조회수 30

# 평균 타깃 값 ## 개요 **평균 타깃 값**(Mean Value)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, 특정 그룹이나 범주 내에서 **타깃 변수**(Target Variable)의 평균을 계산한 값을 의미합니다. 이 값은 주로 범주형 변수의 인코딩, 피처 엔지니어링, 모델 성능 개선 등을 위해 활용되며, 특히 **타...

예측 정확도 균형

기술 > 인공지능 > 공정성 | 익명 | 2025-09-02 | 조회수 32

# 예측 정확도 균형 ## 개요 **예측 정확도 균형**(Predictive Parity)은 인공지능I) 시스템, 특히 머신러닝 모델이 다양한 집단(예: 인종, 성별, 연령대 등)에 대해 동일한 수준의 예측 정확도를 유지하는 것을 의미합니다. 이 개념은 AI의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 특정 집단이 다른 집단보다 ...

순서형 범주

기술 > 데이터과학 > 인코딩 | 익명 | 2025-09-02 | 조회수 32

# 순서형 범주 ## 개요 **순서형 범주**(Ordinal Category)는 범주형 데이터의 한류로, 특정한 순서나 등급이 존재하는 범주를 의미합니다. 데이터 과학과 통계 분석에서 데이터는 일반적으로 **정량형**(수치형)과 **정성형**(범주형)으로 나뉘며, 정성형 데이터는 다시 **명목형 범주**(Nominal Category)와 **순서형 범주...

Matplotlib

기술 > 데이터시각화 > 시각화 도구 | 익명 | 2025-09-01 | 조회수 82

# Matplotlib Matplotlib은 파이썬 기반의 강력하고 유연한 2D 그래프 및 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. NumPy와 잘 통합되며, MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여 사용자가 익숙하게 접근할 수 있습니다. 복잡한 데이터를 직관적으로 표현할 수 있도록 다...

Matplotlib

기술 > 데이터과학 > 데이터 시각화 | 익명 | 2025-09-01 | 조회수 44

# Matplotlib ## 개요 **Matplotlib**은 파이썬ython) 기반의 강력 유연한 2D 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한야에서 널리되고 있습니다. 203년 존. 헌터( D. Hunter)에 개발된 이 라이브러리는 MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여, 수치 데이터를 시각적으로 표현하는 데 ...

히스토그램

기술 > 데이터시각화 > 그래프 유형 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 35

히스토그램 ## 개요 히스토그램(Histogram)은 **연속형 데이터**(또는 구간이 있는 이산형 데이터)의 분포를 시각적으로 표현하는 그래프 유형 중 하나로, 데이터가 특정 구간(빈, bin)에 얼마나 많이 분포되어 있는지를 막대 그래프 형태로 보여줍니다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향, 산포도, 왜도, 이상치 등을 파악하는 데 매우 유용하며, 통...

범주형 변수

기술 > 데이터과학 > 데이터 분석 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 30

범주형 변수## 개요 범주형 변수(**Categorical Variable**)는 데이터 분석에서 중요한 데이터 유형 중 하나로, 관측값이 특정 **범주**(category) 또는 **그룹**에 속하는지를 나타내는 변수입니다. 이 변수는 수치적 의미보다는 **질적**(qualitative) 성격을 가지며, 데이터를 분류하거나 그룹화하는 데 사용됩니다. 예...

Matplotlib

기술 > 데이터시각화 > 시각화도구 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 59

# Matplotlib Matplotlib은 파이썬 기반의 강력하고 유연한 2D 그래프 및 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여 기존 MATLAB 사용자들이 쉽게 전환할 수 있도록 설계되었으며, 수많은 그래프 유형을 지원하고 커스터마이징이 가능합니다...