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IT 132

Python에서 특정 날짜를 기준으로 훈련 및 테스트 데이터를 분할하는 방법

시계열 데이터로 작업할 때는 데이터 집합을 학습 및 테스트 집합으로 분할하는 것이 중요합니다. 이를 통해 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 경우에 따라 무작위가 아닌 특정 날짜나 시간을 기준으로 데이터 집합을 분할하고 싶을 수도 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 Python에서 특정 날짜를 기준으로 훈련 데이터와 테스트 데이터를 분할하는 방법에 대해 설명합니다. 특정 날짜를 기준으로 데이터 분할하기 특정 날짜를 기준으로 데이터를 분할하려면 먼저 date 열을 datetime object로 변환해야 합니다. 그런 다음 datetime object를 사용하여 날짜를 기준으로 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할할 수 있습니다. 'Date'라는 날짜 열이 있는 데이터 세트..

IT 2023.04.03

시계열 예측 분석: ARIMA 모델링 및 기타 기법

시계열 예측 분석은 시계열의 미래 값을 예측하는 데 중요한 도구입니다. ARIMA(자동 회귀 통합 이동 평균) 모델링은 시계열 예측 분석에 가장 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 이 블로그 게시물에서는 시계열 예측 분석이 무엇인지, ARIMA 모델링이 어떻게 작동하는지, 시계열 예측 분석에 사용되는 다른 기법에 대해 설명합니다. 시계열 예측 분석이란 무엇일까요? 시계열 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 시계열의 미래 값을 예측하는 프로세스입니다. 이러한 유형의 분석은 금융, 경제, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 시계열 예측 분석에는 시계열의 미래 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 구축하는 작업이 포함됩니다. ARIMA 모델링 ARIMA 모델링은 시계열 예측 분석에서 널리 사용되는 기법입..

IT 2023.04.02

시계열 데이터 분석: 정의, 기술 및 응용

시계열 데이터 분석은 시간이 지남에 따라 변화하는 데이터의 추세와 패턴을 이해하기 위한 강력한 도구입니다. 이러한 유형의 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 가치를 예측하는 데 특히 유용합니다. 이 블로그 게시물에서는 시계열 데이터 분석이 무엇인지, 이 분석에 사용된 기술 및 일부 응용 프로그램에 대해 알아봅니다. 시계열 데이터 분석이란 무엇입니까? 시계열 데이터 분석에는 시간이 지남에 따라 변경되는 데이터를 분석하는 작업이 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터는 종종 일별, 주별 또는 월별과 같은 정기적인 간격으로 수집되며 데이터의 추세 및 패턴을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 시계열 데이터 분석은 금융, 경제, 공학 및 사회 과학을 포함한 광범위한 분야에서 사용됩니다. 시계열 데이터 분석에 사용되는 ..

IT 2023.04.01

Python에서 정규식을 사용한 텍스트 전처리

텍스트 전처리는 자연어 처리 및 기계 학습에서 중추적인 단계입니다. 여기에는 텍스트 데이터를 알고리즘으로 분석할 수 있는 형식으로 정리, 표준화 및 변환하는 작업이 포함됩니다. 정규 표현식은 파이썬에서 텍스트 전처리를 수행하기 위한 중요한 도구입니다. 이 게시물에서는 예제와 함께 텍스트 전처리에 정규식을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 1단계: 필요한 라이브러리 가져오기 시작하기 전에 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. 정규 표현식에는 re 라이브러리를 사용하고 일부 기본 문자열 연산에는 string 라이브러리를 사용할 것입니다. 그렇다면 코드는... import re import string 2단계: 텍스트 데이터 로드 다음으로 전처리할 텍스트 데이터를 로드해야 합니다. 이 예에서는 다음 텍스트를 사..

IT 2023.03.31

Python에서 통계적 차이 검정을 위한 초보자 가이드

데이터를 탐색하거나 분석하는 경우 두 데이터 집합이 통계적으로 다른지 여부를 확인해야 할 수 합니다. 이 게시물에서는 Python을 사용하여 통계적 차이 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다. 1단계: 가설 정의 시작하기 전에 가설을 정의하는 것이 중요합니다. 우리는 무엇을 찾을 것으로 예상합니까? 평균, 분산 또는 비율을 비교하고 있습니까? 명확한 가설이 있으면 적용 가능한 통계 테스트를 선택할 수 있습니다. 2단계: 통계 검정 선택 Python에는 각각 고유한 가설과 조건이 있는 수많은 통계 테스가 있습니다. 몇 가지 일반적인 테스트는 다음과 같습니다. T-test: 두 그룹의 평균을 비교하기 위함 ANOVA: 3개 이상의 그룹 평균을 비교하기 위함 Chi-square test: 범주형 데이터의 비율을..

IT 2023.03.30

Python에서 데이터 분석을 위한 새로운 피처를 만드는 방법

데이터에서 새로운 통찰력을 얻고 싶습니까? 새로운 피처를 생성하면 숨겨진 패턴과 연결를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 게시물에서는 Python을 사용하여 데이터 분석을 위한 새로운 피처를 생성하는 방법을 보여줍니다. 1단계: 문제 정의 시작하기 전에 해결하려는 문제를 정의하는 것이 중요합니다. 어떤 질문에 대답하려고 합니까? 우리가 얻고자 하는 통찰력은 무엇입니까? 문제를 명확하게 이해하면 어떤 새로운 피처가 유용할 수 있는지 생각할 수 있습니다. 2단계: 해당 데이터 식별 다음으로 새 피처를 만드는 데 유용한 데이터를 식별해야 합니다. 여기에는 원래 데이터와 혼합될 수 있는 데이터 세트 또는 외부 데이터 소스의 피처가 포함될 수 있습니다. 3단계: 피처 엔지니어링 이제 즐거운 부분인 피처 엔..

IT 2023.03.29

Python에서 모든 행의 그룹 분석: 단계별 가이드

그룹별로 데이터를 분석하는 것은 데이터 분석에서 흔히 하는 작업입니다. 이 블로그 게시물에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 Python에서 데이터를 그룹화하고 각 그룹을 분석하는 방법을 설명합니다. 또한 이 과정이 중요한 이유와 결과를 해석하는 방법에 대해서도 설명합니다. 그룹 분석이 중요한 이유는 무엇일까요? 그룹 분석이 중요한 이유는 데이터를 전체적으로 볼 때 명확하지 않을 수 있는 데이터의 패턴과 관계를 식별하는 데 도움이 되기 때문입니다. 데이터를 그룹화하면 각 그룹을 독립적으로 분석하고 그룹 간의 차이점이나 유사점을 식별할 수 있습니다. Python을 사용하여 그룹 분석 수행하기 Python에서 그룹 분석을 수행하기 위해 Pandas 라이브러리를 사용합니다. Pandas 라이브러리는 데이터..

IT 2023.03.28

모든 연속형 피처의 상관관계 분석: 파이썬 코드로 설명하기

상관관계 분석은 데이터 집합에서 두 개 이상의 연속형 변수 간의 관계를 파악하는 데 사용되는 강력한 기술입니다. 이 블로그 게시물에서는 상관관계 분석이 무엇이며, 왜 중요한지, 그리고 Python을 사용하여 상관관계 분석을 수행하는 방법을 설명합니다. 상관관계 분석이란 무엇일까요? 상관관계 분석은 데이터 집합에서 둘 이상의 연속형 변수 간의 관계의 강도와 방향을 결정하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 상관관계 값의 범위는 -1에서 +1까지이며, -1은 완벽한 음의 상관관계, +1은 완벽한 양의 상관관계, 0은 상관관계가 없음을 나타냅니다. 상관관계 분석이 중요한 이유는 무엇일까요? 상관관계 분석은 해당 데이터 집합을 사용하여 구축하는 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있는 변수 간의 관계를 식별하는 데 ..

IT 2023.03.27

피처 간의 독립성 테스트: Python 코드로 설명

데이터로 작업할 때 다양한 피처가 서로 어떻게 관련되어 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 피처 간의 관계를 결정하는 한 가지 방법은 독립 테스트를 수행하는 것입니다. 이 블로그 게시물에서는 독립 테스트가 무엇인지, 왜 중요한지, Python을 사용하여 테스트를 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 독립 검정이란? 독립 검정은 두 범주형 변수가 서로 독립적인지 확인하는 데 사용되는 통계 검정입니다. 즉, 데이터 세트의 두 피처 간에 관계가 있는지 테스트합니다. 독립성 테스트가 중요한 이유는 무엇일까요? 독립성 테스트는 두 피처가 상관관계가 있는지 여부를 식별하는 데 도움이 되기 때문에 필수적입니다. 두 피처가 상관관계가 있는 경우 해당 데이터 세트를 사용하여 빌드 하는 모든 모델의 정확도에 영향을 줄 수 있습..

IT 2023.03.26

국내 애플 페이 사용 단계별 안내

Apple Pay는 사용자가 iPhone 또는 기타 Apple 기기를 사용하여 빠르고 쉽게 거래할 수 있는 인기 있는 모바일 결제 방법입니다. 국내에서 Apple Pay는 다양한 소매점에서 이제 널리 사용 가능하며 식료품 구매에서 대중교통 결제까지 모든 것에 사용이 가능해졌습니다. 이 글에서는 국내에서 Apple Pay를 사용하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. 1단계: 기기가 호환되는지 확인 국내에서 Apple Pay를 사용하기 전에 기기가 호환되는지 확인해야 합니다. Apple Pay는 iPhone 6 이상 모델, Apple Watch, iPad Air 2 이상 및 iPad mini 3 이상에서 사용할 수 있습니다. 이러한 장치 중 하나가 있으면 바로 사용할 수 있습니다. 2단계: Apple Pay ..

IT 2023.03.25
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