5. ▪ 이런 한계점을 느꼈습니다
: 음식 외에도 배변에 영향을 미치는 요인이 많음.
▪ 이런 부분에 집중했습니다
: 살면서 경험적으로 느껴왔던 것처럼,
특정 음식이 배변 패턴과 관련이 있는지를 데이터를 통해 검증하는 것.
▪ 프로젝트 진행 방향은 이렇습니다
: 팀원 6명 각자의 가설을 검증하는 방향으로 분석.
▪ 이런 점에 집중해주세요.
: 데이터 활용 방법, 사용한 분석/시각화 도구.
| 본격적인 설명에 앞서
6. ▪ 가설을 기준으로 음식을 분류하여 열로 구분
▪ 직접 구글 스프레드 시트에 입력하여 데이터를 수집
▪ 수집 기간: 8/2 ~ 10/2 (62일)
▪ 데이터 개수: 총 1316개
식사 관련 데이터 | 940개
쾌변 관련 데이터 | 376개
| 데이터 수집
7. 일 평균 화장실 간 횟수 일 평균 화장실에서 보낸 시간
| Barplot Seaborn 라이브러리의 barplot 이용
회 분
8. | Barplot
개인별 배변 만족 비율
%
Seaborn 라이브러리의 barplot 이용
배변 만족도
1: 시도
2: 애매
3: 쾌변
12. 화장실에서 보낸 시간 (분)
| Boxplot, Catplot Seaborn 라이브러리의 barplot, catplot 이용
분 분
13. | Heatmap Seaborn 라이브러리의 heatmap 이용
• 술을 마시면 배변 만족감 감소(0.60),
걸리는 시간 증가(0.73)
• 걸리는 시간이 증가할수록 만족감 감소(-0.71)
• 생리를 하면 만족감 감소(-0.54)
음식 간의 관계는
의미 없음
14. | Heatmap Seaborn 라이브러리의 heatmap
음식 간의 관계는
의미 없음
• 매운 음식을 먹으면 걸리는 시간 증가(0.30),
만족감 감소(-0.19)
• 야채를 많이 먹으면 만족감 증가(-0.35),
걸리는 시간 증가(0.24)
• 걸리는 시간이 길어질수록 만족감 감소(-0.47)
15. | Linear Regression Statsmodel 라이브러리의 ols 이용
• Adj.R-squared: 0.205
→ 걸린 시간이 만족감의 약 20%를 설명.
• 음의 상관관계
→ 두 변수가 반비례 관계.
독립 변수: 걸린 시간 → 종속 변수: 만족감
17. | Backward Elimination
▪ 파이썬을 이용하여
후방 제거를 위한 함수 작성
▪ 종속변수: 시간
독립변수가 매운 것, 물, 야채/과일, 유산균 일 때 가장 큰 영향을 줌
spicy water greens lacobacillus
18. | 음식 섭취 여부에 따른 결과 비교
채소 매운 음식 매운 음식
걸린 시간 만족도
야채/과일을 먹었을 때의 걸린 시간
vs
안 먹었을 때의 걸린 시간
매운 음식을 먹었을 때의 걸린 시간
vs
안 먹었을 때의 걸린 시간
매운 음식을 먹었을 때의 배변 만족도
vs
안 먹었을 때의 배변 만족도