SQL & Python Study

📊 INDEX 01. 경기 시간별 상관계수 분석 02. 경기 시간별 오브젝트, 킬/데스, 골드 획득 추이03. 승패 집단별 각 요인 차이 비교🙋🏻‍♀️ 숮엉's comment"첫째 날 담당했던 오브젝트와 승리 요인 분석을 더 깊게 들어가봤습니다! 다소 특이한 양상을 보여주었던 900초 미만 플레이를 비롯해 [ 15분 미만 / 15분 이상 ~ 25분 미만 / 25분 이상 ~ 35분 미만 / 35분 이상 ] 4개로 데이터를 나누어, 경기 시간 별로 승리 요인이 어떻게 바뀌는지 분석해봤습니다." 📌 LOL 사전지식 (= 경기 시간에 따라 집단을 나누어서 분석했는지)데이터를 EDA 해보았을 때 900초 미만의 플레이에서 데이터가 많이 튀는 것을 볼 수 있었는데요. LOL 게임 룰에 따르면 15분(900초..

📊 INDEX 01. 사용할 데이터 확인 02. 필요한 컬럼 생성 03. 담당 분석 주제 선정 및 1차 EDA- 오브젝트와 승패의 상관관계 분석- 킬, 데스와 승패의 관계 분석   📌 프로젝트 개요     01. 사용할 데이터 확인 info(), describe() 를 활용해 데이터를 빠르게 확인.총 180928개의 데이터로 49개 컬럼으로 구성되어 있음. 결측치는 없었으나, 900초 이전에 게임이 끝난 경기들이 존재(9496건)게임 규칙상 15분(900초) 이전에 기권을 진행할 수 없기 때문에, 특이 플레이로 간주추후 게임 플레이 시간별로 집단을 나누어 확인하는 것으로 논의. 각 플레이어의 킬 수, 데스 수, 데미지 피해량, 골드 총량, 시야 점수, 군중 제어 시간(초)을 알 수 있었으나, 챔피언은..