조건부 확률을 통한 데이터분석(파이썬 강의 Day2)

조건부 확률을 통해 데이터 분석을 하는 예제를 살펴보려고 합니다!

 

아이폰과 아이패드의 구매 데이터를 가지고 분석합니다!!

 

 

우선 조건부 확률의 기본 개념은 이렇습니다...

 

Conditional Probability : 조건부 확률

• 사건 A가 발생했다는 조건에 사건 B가 발생할 확률
• 사건 A가 발생했을때 사건 B의 조건부 확률
• P(B|A)=P(B∩A)P(A)
• 특징
  • P(B|A)≠P(A|B)
  • P(A∩B)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)
  • P(A|B)=P(A∩B)P(B)=P(A)P(B|A)P(B)
  • 사건 B가 발생했을때 사건 A가 발생할 확률을 사건 A가 발생했을때 사건 B가 발생할 확률로 알아낼수 있다.
  • P(B|A) 로 P(A|B) 를 알아낼수 있다.

모두 이해하셨나요?

 

그럼 조건부 확률을 통한 데이터분석은 어떤식으로 할까요?

 

예시를 봅시다.

Examples

• A를 구매한 사람에게 B를 구매하라고 추천하는게 좋을까?
  • P(A)=0.7,P(B)=0.6,P(A∩B)=0.5
  • A를 구매한 사람이 B를 구매할 확률 : P(B|A)=P(A∩B)P(A) = 0.50.7=0.714
  • B를 구매할 확률 : P(B)=0.6
  • 결론 : A를 구매하고 B를 구매하는것이 그냥 B를 구매하는 확률보다 높다. -> 추천하는것이 좋다!
• A를 구매한 사람이 B를 구매할 확률로 B를 구매한사람이 A를 구매할 확률을 구할수 있다.
  • B를 구매한사람이 A를 구매할 확률 : P(A|B)=P(A)P(B|A)P(B)=0.7∗0.7140.6=0.833

이런 식으로 할 수 있다고 합니다.

 

그럼 아이폰과 아이패드 구매 데이터를 가지고...

아이폰을 구매한 고객에게 아이패드를 추천하는 것이 좋을지 알아봅시다!

 

우선 이렇게 다운로드한 파일을 업로드 해줍니다.

 

import pickle  # 피클파일이기 때문에 피클 import

with open('purchase_apple.pkl', 'rb') as file:   #파일 열어주기
    data = pickle.load(file)  #파일을 데이터 변수에 저장
data[:5]  # 데이터가 리스트 형식

이렇게 5개만 꺼내서 확인해봅니다.

import pickle

with open('purchase_apple.pkl', 'rb') as file:
    data = pickle.load(file)
total = len(data)   # 전체 사람 수 세기
iphone = ipad = iphone_ipad = 0
for user in data:
    iphone += user['iPhone']   # 아이폰 산 사람 수 세기
    ipad += user['iPad']   # 아이패드 산 사람 수 세기
    if (user['iPhone'] == 1) and (user['iPad']):
        iphone_ipad +=1   # 둘 다 산 사람 수 세기
total, iphone, ipad, iphone_ipad

총 사람수, 아이폰 구매한 사람수, 아이패드 구매한 사람수, 둘 다 구매한 사람수 순으로 출력해봅니다.

 

이제 코드를 완성 시켜서 

import pickle

with open('purchase_apple.pkl', 'rb') as file:
    data = pickle.load(file)
total = len(data)   # 전체 사람 수 세기
iphone = ipad = iphone_ipad = 0
for user in data:
    iphone += user['iPhone']   # 아이폰 산 사람 수 세기
    ipad += user['iPad']   # 아이패드 산 사람 수 세기
    if (user['iPhone'] == 1) and (user['iPad']):
        iphone_ipad +=1   # 둘 다 산 사람 수 세기

P_iPhone = round(iphone/total, 4)
	# 아이폰을 구매할 확률 P(iPhone)
P_iPad = round(ipad/total, 4)
	# 아이패드를 구매할 확률 P(iPad)
P_iPhone_iPad = round(iphone_ipad/total, 4)
	# 둘다 구매할 확률 P(iPhone & iPad)
P_iPad_iPhone_con = round(P_iPhone_iPad/P_iPhone, 4)
	# 아이폰을 구매한 사람이 아애패드도 구매할 확률 P(iPad|iPhone)
P_iPhone, P_iPad, P_iPhone_iPad, P_iPad_iPhone_con

P(iPhone), P(iPad), P(iPhone & iPad), P(iPad|iPhone)를 구해보면...

이렇게 결과가 나옵니다...

P(iPad|iPhone) = 0.718이고 P(iPad) = 0.4203으로...

P(iPad|iPhone)  > P(iPad)입니다.

즉, 아이폰을 구매한 사람이 아이패드를 구매할 확률이

아이패드만 구매할 확률 보다 크다는 것을 확인할 수 있습니다...

 

그러므로 "아이폰을 산 사람에게 아이패드를 구매하라고 광고하는 것이 효율적이다!"

라는 결론을 낼 수 있겠습니다!!!