ML 전문가는 일일 사용량 로그를 수집하고 연령을 포함한 고객 메타데이터를 추가한 다음, dayofweek 및 binned_age라는 두 가지 범주형 특성을 생성합니다. 연령 그룹별로 요일에 따라 사용량이 어떻게 다른지 탐색하기 위해 전문가는 어떤 분석 방법을 사용해야 할까요?

교차표(분할표)는 두 개 이상의 범주형 변수 간의 관계를 요약하고 시각화하는 데 가장 적합한 방법입니다. dayofweek와 binnedage는 모두 범주형 특성이므로, 교차표를 통해 각 연령 그룹의 요일별 사용량 분포를 쉽게 파악할 수 있습니다. 산점도는 연속형 변수 간의 관계를 시각화하는 데 사용되며, 워드 클라우드는 텍스트 데이터의 빈도를 시각화하는 데 사용됩니다. 상자 그림은 단일 연속형 변수의 분포나 범주형 변수에 따른 연속형 변수의 분포를 보여주는 데 적합하지만, 두 범주형 변수 간의 관계를 직접적으로 보여주지는 않습니다.