Ken Gu
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We will be focusing on the yelp business dataset to do an exploratory analysis. This dataset provides information about businesses, user reviews, and more from Yelp's database. The data is split into separate files (business, checkin, photos, review, tip, and user), and is available in either JSON or SQL format. You might use this to investigate the distributions of scores on yelp, look at how many reviews users typically leave or look for regional trends about restaurants. Note that this is a large, structured dataset and you don't need to look at all of the data to answer interesting questions.

Prior to analysis – you should write down an initial set of at least three questions you'd like to investigate.

Next, you will perform an exploratory analysis of your dataset using a visualization tool such as Vega-Lite/Altair or Tableau. You should consider two different phases of exploration.

In the first phase, you should seek to gain an overview of the shape & structure of your dataset. What variables does the dataset contain? How are they distributed? Are there any notable data quality issues? Are there any surprising relationships among the variables? Be sure to perform "sanity checks" for any patterns you expect the data to contain.

In the second phase, you should investigate your initial questions, as well as any new questions that arise during your exploration. For each question, start by creating a visualization that might provide a useful answer. Then refine the visualization (by adding additional variables, changing sorting or axis scales, filtering or subsetting data, etc.) to develop better perspectives, explore unexpected observations, or sanity check your assumptions. You should repeat this process for each of your questions, but feel free to revise your questions or branch off to explore new questions if the data warrants.

Final Deliverable
Your final submission should take the form of a sequence of images – similar to a comic book – that consists of 8 or more visualizations detailing your most important observations.
Your observations can include important surprises or issues (such as data quality problems affecting your analysis) as well as responses to your analysis questions. Where appropriate, we encourage you to include annotated visualizations to guide viewers' attention and provide interpretive context. (If you aren't sure what we mean by "annotated visualization," see this page for some examples.)
Provide sufficient detail such that anyone can read your report and understand what you've learned without already being familiar with the dataset. To help gauge the scope of this assignment, see this example report analyzing motion picture data.
"""
[code]
import pandas as pd
business\_path = "yelp\_academic\_dataset\_business.json"
df\_business = pd.read\_json(business\_path, lines=True)
df\_business.info()

[output]

 RangeIndex: 150346 entries, 0 to 150345
 Data columns (total 14 columns):
 # Column Non-Null Count Dtype 
 --- ------ -------------- ----- 
 0 business\_id 150346 non-null object 
 1 name 150346 non-null object 
 2 address 150346 non-null object 
 3 city 150346 non-null object 
 4 state 150346 non-null object 
 5 postal\_code 150346 non-null object 
 6 latitude 150346 non-null float64
 7 longitude 150346 non-null float64
 8 stars 150346 non-null float64
 9 review\_count 150346 non-null int64 
 10 is\_open 150346 non-null int64 
 11 attributes 136602 non-null object 
 12 categories 150243 non-null object 
 13 hours 127123 non-null object 
 dtypes: float64(3), int64(2), object(9)
 memory usage: 16.1+ MB

Could you add additional comments to the code so that someone unfamiliar with the project can understand the code?
켄 구2 / 2"""우리는 탐색적 분석을 수행하기 위해 Yelp 비즈니스 데이터 세트에 초점을 맞출 것입니다. 이 데이터 세트는 Yelp의 데이터베이스에서 비즈니스, 사용자 리뷰 등에 대한 정보를 제공합니다. 데이터는 별도의 파일(비즈니스, 체크인, 사진, 리뷰, 팁, 사용자)로 나뉘며, JSON 또는 SQL 형식으로 제공됩니다. 이 데이터를 사용하여 Yelp의 점수 분포를 조사하거나, 사용자가 일반적으로 얼마나 많은 리뷰를 남기는지 살펴보거나, 레스토랑에 대한 지역별 트렌드를 살펴볼 수 있습니다. 이 데이터는 구조화된 대규모 데이터 집합이므로 흥미로운 질문에 답하기 위해 모든 데이터를 살펴볼 필요는 없습니다.분석하기 전에 조사하고 싶은 질문 세 가지 이상을 먼저 적어 두어야 합니다.그런 다음, Vega-Lite/Altair 또는 Tableau와 같은 비주얼리제이션 도구를 사용하여 데이터 집합에 대한 탐색적 분석을 수행합니다. 탐색에는 두 가지 다른 단계를 고려해야 합니다.첫 번째 단계에서는 데이터 집합의 형태 및 구조에 대한 개요를 파악해야 합니다. 데이터 집합에 어떤 변수가 포함되어 있습니까? 어떻게 분포되어 있나요? 주목할 만한 데이터 품질 문제가 있나요? 변수 간에 놀라운 관계가 있나요? 데이터에 포함될 것으로 예상되는 모든 패턴에 대해 '건전성 검사'를 수행해야 합니다.두 번째 단계에서는 초기 질문과 탐색 중에 발생하는 새로운 질문을 조사해야 합니다. 각 질문에 대해 유용한 답을 제공할 수 있는 비주얼리제이션을 만드는 것부터 시작합니다. 그런 다음 추가 변수 추가, 정렬 또는 축 척도 변경, 데이터 필터링 또는 하위 집합 변경 등을 통해 비주얼리제이션을 구체화하여 더 나은 관점을 개발하고, 예상치 못한 관찰을 탐색하거나, 가정을 점검합니다. 각 질문에 대해 이 과정을 반복하되, 데이터에 따라 질문을 수정하거나 새로운 질문을 탐색하기 위해 분기하는 것도 좋습니다.최종 결과물최종 제출물은 가장 중요한 관찰 내용을 자세히 설명하는 8개 이상의 비주얼리제이션으로 구성된 일련의 이미지(만화책과 유사)의 형태를 취해야 합니다.관찰한 내용에는 분석에 영향을 미치는 데이터 품질 문제와 같은 중요한 놀라움이나 문제뿐만 아니라 분석 질문에 대한 답변도 포함될 수 있습니다. 적절한 경우, 뷰어의 주의를 유도하고 해석적 맥락을 제공하기 위해 주석이 달린 비주얼리제이션을 포함하는 것이 좋습니다. ("주석이 달린 비주얼리제이션"이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠다면 이 페이지에서 몇 가지 예를 참조하세요.)데이터 집합에 익숙하지 않아도 누구나 보고서를 읽고 학습한 내용을 이해할 수 있도록 충분한 세부 정보를 제공해야 합니다. 이 과제의 범위를 가늠하는 데 도움이 되려면 영화 데이터를 분석하는 이 예제 보고서를 참조하세요."""[코드]PANDAS를 PD로 가져오기business\_path = "yelp\_academic\_dataset\_business.json"df\_business = pd.read\_json(business\_path, lines=True)df\_business.info()[출력] 범위 인덱스: 150346개 항목, 0~150345 데이터 열(총 14개 열): # 열 널이 아닌 열 수 Dtype  --- ------ -------------- -----  0 비즈니스\_ID 150346 널이 아닌 개체  1 이름 150346 널이 아닌 객체  2 주소 150346 널이 아닌 객체  3 도시 150346 널이 아닌 객체  4 주 150346 널이 아닌 객체  5 우편\_코드 150346 널이 아닌 객체  6 위도 150346 NON-NULL FLOAT64 7 경도 150346 NON-NULL FLOAT64 8 별 150346 NON-NULL FLOAT64 9 리뷰\_카운트 150346 NON-NULL INT64  10 is\_open 150346 non-null int64  11 속성 136602 널이 아닌 객체  12 카테고리가 아닌 객체 150243  13 시간 127123 NON-NULL 객체  유형: float64(3), int64(2), object(9) 메모리 사용량: 16.1+ MB프로젝트에 익숙하지 않은 사람이 코드를 이해할 수 있도록 코드에 추가 주석을 추가해 주시겠어요?