지표와 분포로 비교하기
비 오는 날의 통행량을 정의된 지표와 분포로 비교합니다.
진도 0%
레슨
- 분자·분모·기간 정의
강수일 기준·유효 관측·제외 조건을 metrics.json으로 정의하고 분모 0의 표시 규칙을 씁니다.
- 평균과 중앙값 비교
표준 입력의 통행량으로 평균·중앙값·구간별 건수를 계산하고 이상값 추가 전후를 비교합니다.
- 강수 여부와 지역별 비교
정제 표에서 강수·비강수 그룹의 표본 수와 통행량 통계를 SQL로 반환합니다.
- 표본과 인과 해석의 범위
계절·요일·관측 지역에 따른 편향을 확인하고 상관을 인과로 단정하지 않는 해석 메모를 작성합니다.
지표와 분포로 비교하기 결과물 통합
m04-python-cleaning solution 전체와 out/clean.csv 6행을 그대로 이어받습니다. 합성 교통·날씨 표본의 지역·강수별 지표와 감사 기록을 생성하고 관찰과 인과를 구분한 해석 메모를 제출합니다.
요구사항
- m04 clean.csv로 metrics.csv를 생성합니다.
- metrics.json에 분자·분모·기간·시간대·강수 기준·제외 조건을 고정합니다.
- 이상값 포함 여부와 그룹별 표본 수에 따른 해석 변화를 기록합니다.
- 지역마다 dry/rain 두 그룹을 출력하며 평균·중앙값·최소·최대·극단값 후보 수와 제외 가정의 평균을 함께 저장합니다.
- metrics-audit.json에 기간 안/밖, 유효 완전 사례, 결측 제외 건수를 기록하고 interpretation.md에 수치·표본 수·교란 가능성·추가 수집 계획을 씁니다.
완료 기준
- python3 -m unittest discover -s tests -v: 기존41개와 새12개 총53개 통과. starter는 새 통계 테스트 일부 실패합니다.
- 기본 표본은 입력6행·기간 안6행·유효4행·결측 제외2행·기간 밖0행입니다. A dry 평균80.0(n=1), A rain100.0(n=1), B dry0.0(n=1), B rain120.0(n=1)이며 그룹별 n 합은4입니다.
- 빈 입력·전부 결측·분모0·한 행0대·강수1mm 경계·기간 경계·1000대 이상 후보·원본 보존·재실행·잘못된 정의·헤더·중복 키 fixture를 통과합니다. 평균·중앙값은 소수 한 자리, 빈 그룹은 n=0·합계0·평균NA로 출력합니다.
python3 -m unittest discover -s tests -v미션 시작 코드
모범 답안
모범 답안 내려받기검토 기준
- 판단 근거와 제외 조건을 데이터와 연결해 설명합니다.
- 앞 단계 산출물을 재사용하고 원본을 보존합니다.
- 강수110대(n=2)·비강수40대(n=2)는 관찰 요약이며 요일/기간/지역 구성의 한계와 인과 추정을 위한 추가 자료를 명시합니다.
- 1000대 이상 제외 비교는 민감도이며 원래 평균을 덮어쓰지 않습니다.