LOG:
A : 님 1234교시 뭐임 딱 말하셈
B : 중국 공강 수3 수3 왜 공강 빼고 오늘 다 수행임
A : 아 나 2교시에 수행이니까 그 때 수정해주시면 될 듯
B : 느낀점! ? ㅇㅋ
A : 일단 지금은 EDA 아래에 결과 적어놨고 결론은 아직 안 적음 느낀점이랑 그 선형회귀
B : ㅇㅋ
B : 그냥 교육환경수치로 하면 서울만 드럽게 커가지고 로그값으로 했는데 ㄱㅊ? 어 생각해보니까 로그스케일로 하면 선형회귀가 좀 이상하게 나오네
A : 으으응? 그냥 scatter plot의 선형회귀로 하면 괜찮게 나올 거 같았는데 잘 안돼?
B : 그 로그스케일로 그래프를 그렸다 보니까 선형회귀를 하면 선이 아니라 곡선이 나옴 ㅋ
A : 그래프를 로그스ㅁ케일로 그렸나고? 에엥?그런가?
B : 예스 나머지 애들은 한 몇천이 최댄데 서울만 20000 이러니까 좀 그래서 로그값으로 했음
A : 아 그러면 결론도 좀 고쳐야긋네
B : 음 일단 생각하는중
A : 선형회귀 정 안되면 일단 안 한 상태로 결과에 넣었으니까 그대로 가도 되고 뭐
B : 교육환경수치를 다시 정의할까도 생각하긴 함 원래 값의 로그로 바꾸거나 루트로 바꾸거나
A : 으음 해놓은 거에서 최대한 덜 바꾸려면 그냥 scatter plot을 수치의 log값과 각 요소에 대해서 그렸다 그랬더니 어러더라~ 가 제일 간단하기는 함
B : 그럼 선형회귀를 안하고?
A : 그건 뭐 어쩔 수 없지
B : 일단 ㅇㅋ
A : 발표에다가 서형회귀를 시도했는데 서울의 값이 너무 커서 유의미한 결과가 나오지 않았다고 적지 뭐
B : 그게 맞을듯
A : 아니면 log값을 아예 칼럼으로 만들고 plot을 그리면
B : ㅇㅇ 그렇게 해볼까 했는데
A : 선형회귀 될 거 같기도 한데
B : 이상하게 그렇게 해도 서울이 뒤지게 높던데
A : 그래? 너가 그린 plot에서 특별히 퀴지는 않았는데.. 쩝
B : 아 아아아 ㅈㅁㅈㅁ 더하고 로그값을 한게 아니라 로그값을 하고 더함 ㄱㄷ
A : ㅋㅋ넹
B : 그러면 위에 있는 한국 지도 scatter 그린거 있잖아 그거도 log 값으로 바꿔야할까?
A : 근데 그거는 지역의 교육수치가 아니라 각 학교의 수치를 표현한 거라 딱히 안 그래도 될 듯
B : ㅇㅋ 사진 사진 사진 사진 사진 사진 사진 어 마지막 3개는 잘못보낸듯 사진 사진 사진 어 야 제목에서 이름순서 언제바꿨냐
A : 오 좋아요 ㅋ 빠르고 재싸게 수저했지 수정했지 저 선 주의의 영역은 몇%인거임?
B : 사실 잘몰라 Fit reg 때렸더니 자동으로 나오던데 자동으로 95%로 설정하는듯?
B : 학교들의 학생수와 교사수, 교육환경수치와 지역별 경제상황, 교통정보와 평균나이가 학교의 지원에 어떻게 영향을 주는 지를 그래프를 그리고 상관계수를 계산해가며 알 수 있었다. 이를 통해 지역별 교육 불평등을 어떻게 고쳐야 할지에 대한 대안을 완벽하게는 아니지만 어느 정도 기반을 다질 수 있었다. 데이터처리를 하기 전에는 경제상황이나 평균 나이가 학교 지원에 영향을 많이 미칠 것이라 예상하였지만, 오히려 교통이 가장 큰 상관계수를 보이는 것을 보고 놀랐으며, 예상하지 않은 변수들이 영향이 클 수 있다는 것을 알게 되었다. 우리가 조사한 변수들 외에도 다른 요인들도 어떠한 영향을 줄 지 더 찾아보고 싶다. 또한, 데이터를 사용해 분석하는 것도 한계가 있으며, 데이터가 현실의 모든 복잡성을 포착할 수 없으므로 조심해야 한다는 것을 배웠다. 프로젝트를 통해 데이터 과학의 중요성과 활용 가능성을 보다 깊게 이해할 수 있게 되었으며, 또한, 데이터 분석에서 주의해야 할 점과 추가적인 연구나 데이터 수집의 필요성에 대해서도 더욱 높은 인식을 가지게 되었다. gpt 돌린 느낀점 어떰
A : 오 좋네 ㅇㅋㅇㅋ ㅑㅑ
B : 뭐
A : 근데 EDA 3도 바꿔야됨?
B : ㄴ? 아마도
A : logscale로
B : 아 그런가
A : 한거임?

OUTPUT:
B : ㅇㅋ ㅈㅁ 그냥 코드 다시 돌리면됨