탐색적 자료분석 2018년 1학기
강의노트 참고 내용 강의 평가 : in-class 과제 40% 중간고사 30%, 기말고사 30% (상대평가)
탐색적자료분석 개요 자료 구성, 데이터마이닝, 빅데이터개요  
확률모형 대기오염도 데이터 찾기 지역별 미세먼지 sas 데이터 지역별 미세먼지 csv 데이터(pm10, pm2.5) : 광주 대구 대전 부산 서울 울산 인천
CLT 시계열 도표 그리기 R 스크립트  
상자그림 요일별 광역시 미세먼지 상자 수염 그리고 해석하기 3월 27일  
4월 9일 광역시 3월 데이터 겨울 데이터와 합치기 -> 광역시이름.csv - date, 변수명=대전_위치.동이름 7개 광역시 팀구성 완료
4월 16일 팀 리더 향후 분석 내용 발표 (서울 10/54), 대전 (8/43), 울산-(6/42), 부산-(6/42), 대구-(5/41), 인천-(4/39), 광주-(6/43) - (내평가점수/학생평가합)
4월 30일 : 개인 중간고사 이승완, 원기(좋음 요일 수), 인규, 이유진, 김민식 이종환(1분, 좋음 요일) (6명) 미세먼지 요일 표시
5월 2일 팀 과제 4월 데이터 추가 : (초)미세먼지 데이터 추가 : 대전미세.csv, 대전초미세.csv 변수명 : 날짜-관측소위치동이름->
관측지점 geocodeb: 대전미세관측지점.csv : 대전초미세관측지점 csv

변수명 : 관측지점 - 위도 - 경도 (적어도 소수점 이하3자리)
(관측지점 값은 관측소위치동이름과 동일하게(미세먼지데이터 변수명)

미세먼지 데이터 2017년 : 1분기, 2분기, 3분기, 4분기 - 2016년 : 1분기, 2분기, 3분기, 4분기 - 2015년 : 1분기, 2분기, 3분기, 4분기

기후 데이터 2017년, 2016년, 2015년, 코드정보(서울 108, 부산 159, 대구 143, 인천 112, 광주 156, 대전 133, 울산 152)