Fresh life: 신선한 인생

안녕하세요. 조신선입니다. 오늘은 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 분석방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 데이터 분석은 늘 VSCODE로 작업하고, 일반 파이썬 환경이 아닌 쥬피터 환경이라 부르는 환경에서 진행합니다. 우선 ARIMA 모델에 대해서 알아본 뒤, 코드로 비트코인 시세를 예측해보고, 실제 가격과의 차이를 확인해보도록 하겠습니다. ARIMA 모델이란? 파이썬의 ARIMA는 자기회귀누적이동평균(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델을 구현하는 데 사용되는 시계열 데이터 분석 도구입니다. ARIMA는 시계열 데이터의 특성과 패턴을 분석하여 미래의 값을 예측하거나 시계열 데이터의 변동과 추세를 이해하는 데 도움을 줍니다. ARIMA는 세 가지 주요 매..

안녕하세요. 오늘은 sql count함수와 case when 함수를 함께 사용하는 방법에 대해서 포스팅하도록 하겠습니다. 실무에서 꽤나 자주 사용되는 함수 조합인데요. 그럼 한 번 알아보도록 하겠습니다. where 절 보통은 아래와 같이 where 절을 사용해서 '~이상인 값' 데이터만 출력할 수 있습니다. SELECT COUNT(*) FROM 테이블이름 WHERE 전체 배달시간 >= 60; 그러나, 전체 배달시간 60이하인 것들과 함께 비교해야 할 때, 혹은 그런 케이스가 얼마나 있는지 확인하기 위해서는 select 절에서 case when 함수와 함께 사용하는 것이 좋은데요. count + case when 함수 아래와 같이 작성하면 "전체 배달시간"이 60분 이상인 값들을 숫자로 카운팅할 수 있습니..

import matplotlib.font_manager as fm # 시스템에 설치된 폰트 목록 가져오기 font_list = fm.findSystemFonts() # 폰트 목록 출력 for font in font_list: print(font) 파이썬 환경에서 위 코드를 실행하면 시스템에 설치된 폰트 목록이 출력됩니다. 이를 통해 현재 보유하고 있는 폰트들을 확인할 수 있습니다. #코드 출력 결과

안녕하세요. 조신선입니다. 오늘은 최적의 하이퍼 파라미터를 찾는데 도움이 되는 함수에 대해서 포스팅해보겠습니다. sklearn.model_selection.GridSearchCV는 주어진 모델의 최적 하이퍼파라미터를 탐색하기 위해 사용되는 검색 기법 중 하나입니다. 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다: 하이퍼파라미터 튜닝: 머신 러닝 모델은 다양한 하이퍼파라미터를 가지고 있습니다. 이러한 하이퍼파라미터들의 값을 조정하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. GridSearchCV를 사용하면, 사전에 지정한 하이퍼파라미터들의 조합에 대해 교차 검증을 수행하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾을 수 있습니다. 모델 선택: 여러 종류의 모델(알고리즘) 중에서 최적의 모델을 선택해야 할 때, GridSearch..

맥OS에서 아나콘다(Anaconda)를 설치하는 방법은 다음과 같습니다: 아나콘다 웹사이트 접속하여 "macOS" 버전의 아나콘다 인스톨러를 다운로드합니다. Free Download | Anaconda Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 다운로드한 인스톨러 파일을 실행합니다. 일반적으로 .pkg 또는 .sh 확장자를 가집니다. 인스톨러를 실행하면 아나콘다 설치 마법사가 표시됩니다. 설치 마법사의 지시에 따라 진행합니다. 기본 설정을 그대로 따르는 것이 좋습니다. 설치 마법사가 완료..

설치 시스템 요구 사항: Node.js 16.8 or 이후 macOS, Windows(WSL 포함) 및 Linux가 지원됩니다. 자동 설치 모든 것을 자동으로 설정하는 [create-next-app]를 사용하여 새 Next.js 앱을 만드는 것이 좋습니다 . 프로젝트를 만들려면 다음을 실행합니다. npx create-next-app@latest 설치 시 다음 프롬프트가 표시됩니다. What is your project named? my-appWould you like to use TypeScript? No / YesWould you like to use ESLint? No / YesWould you like to use Tailwind CSS? No / YesWould you like to use `sr..

안녕하세요. 조신선입니다. 회귀 분석은 이전에도 많이 다루어보았습니다. 예측 분석에서 가장 대표적인 방법이 회귀 분석이죠. 이번에는 조금 더 실용성있는 예제와 함께 회귀 분석에 대해서 알아보겠습니다. 데이터 분석은 늘 VSCODE로 작업하고, 일반 파이썬 환경이 아닌 쥬피터 환경이라 부르는 환경에서 진행합니다. 확장자가 'PY'가 아닌 'IPYNB'입니다. 회귀 분석이란?? 독립변수(x)와 종속변수(y) 간의 관계를 찾아내는 것입니다. 일차 방정식 ( Y = wX+b)로 예를 들 수 있습니다. 위 그래프에서 회귀 분석이란 실제 데이터(파란점)와 거리가 최소가 되는 방정식(선)을 찾아내는 것입니다. 즉, 방정식의 계수 w와 b를 잘 정의하는 것이라고 할 수 있습니다. 그렇다면 회귀 분석을 데이터 분석에 어..

이제 분석에 사용할 데이터가 준비되었으니, 본격적으로 텍스트 마이닝을 알아봅시다. ** 분석에 사용할 데이터는 이전 강의 참조해주세요. [데이터마이닝_1강] 웹 크롤링으로 기초 데이터 수집하기 이번 데이터마이닝 강의에서는 웹 크롤링으로 데이터를 수집하고, 키워드를 추출하여, 키워드 간의 연관 관계를 분석하고 이 결과를 시각화 해보도록 하겠습니다. 웹 크롤링으로 데이터 수집하 jofresh.tistory.com 크롤링: 웹 데이터 가져오기 이전 단계와 동일한 방법으로 웹 데이터를 크롤링합니다. 단, 이번에는 모든 URL의 데이터를 가져와 볼게요. 다음 코드를 실행하여 나무위키에서 최근 변경이 일어난 페이지들의 URL을 page_urls라는 변수에 저장합니다. # 크롤링한 데이터를 데이터 프레임으로 만들기 ..

이번 데이터마이닝 강의에서는 웹 크롤링으로 데이터를 수집하고, 키워드를 추출하여, 키워드 간의 연관 관계를 분석하고 이 결과를 시각화 해보도록 하겠습니다. 웹 크롤링으로 데이터 수집하기 '나무위키 최근 변경 페이지'의 텍스트 데이터를 크롤링으로 수집한 다음, 데이터 내에서 등장한 키워드의 출현 빈도를 분석해볼께요. 이를 통해 나무위키 페이지에서 가장 '핫한' 키워드가 무엇인지 분석할 수 있습니다. 웹 크롤링이란? 웹 페이지를 방문해서 페이지의 자료를 자동으로 수집하는 작업을 의미 합니다. 파이썬을 통해서 웹 크롤링을 진행하도록 할께요. 대상 페이지의 구조 살펴보기 크롤링을 위한 첫번째 단계는 인터넷 익스플로러, 크롬 등의 웹 브라우저를 실행하여 크롤링의 대상이 될 페이지 구조를 살펴보는 것 입니다. 먼저..

안녕하세요. 조신선입니다 비주얼스튜디오나 파이썬 설치 방법을 초반에 포스팅 했어야 했는데, 이제야 하게 되었습니다. 설치는 매우 간단하기 때문에 아래 설명대로 따라 하시면 금방 따라하실 거에요! 혹시 궁금하신 부분 있다면 댓글 남겨주세요 설치파일 다운로드 하기 VSCode 설치 파일 다운로드 - 공식 홈페이지로 접속 code.visualstudio.com/ - 본인의 OS에 맞는 설치 프로그램 다운로드 vscode 설치 - 라이센스 관련 동의 후 "다음" 클릭 - 설치 경로 선택 후 "다음" 클릭 - 설치 경로 확인 후 "다음" 클릭 - 시작 메뉴 관련 설정 후 "다음"클릭 - 추가 작업 설정 후 "다음" 클릭. 1) 아이콘 추가 : 바탕 화면에 VSCode 아이콘을 만들기 2) 두 번째, 세 번째 "c..