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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 ..

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..

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..

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 ..

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..

머신 러닝에서는 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 메트릭을 확보하는 것이 중요합니다. 이를 위해 널리 사용되는 두 가지 메트릭은 R2 score와 RMSE score입니다. 이 글에서는 이러한 메트릭이 무엇인지, 어떻게 계산되는지, 코드 예제를 통해 Python에서 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. R2 score는 무엇일까요? 결정 계수라고도 하는 R2 score는 회귀 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지 평가하는 데 사용되는 메트릭입니다. 이는 모델의 독립 변수에 의해 설명되는 종속 변수의 분산 비율을 측정합니다. R2 score의 범위는 0에서 1이며, 1은 완벽하게 맞는다는 것을 나타냅니다. RMSE score는 무엇일까요? RMSE score 또는 평균제곱오차는 회귀 모델의 정확도를 평가하는 ..

원핫 인코딩은 데이터 과학에서 범주형 데이터를 머신 러닝 모델에서 사용할 수 있는 수치 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 이 글에서는 원핫 인코딩이 무엇이며, 왜 중요한지, 코드 예제를 통해 Python에서 원핫 인코딩을 구현하는 방법을 살펴봅니다. 원핫 인코딩이란 무엇일까요? 원핫 인코딩은 데이터의 각 카테고리에 대해 이진 벡터를 생성하여 범주형 데이터를 숫자 데이터로 변환하는 프로세스입니다. 이 벡터의 길이는 데이터의 카테고리 수와 같으며, 카테고리에 해당하는 위치에는 1이 있고 다른 모든 위치에는 0이 있습니다. 원핫 인코딩이 중요한 이유는 무엇일까요? 원핫 인코딩은 여러 가지 이유로 중요합니다. 1. 머신러닝 알고리즘에는 숫자 데이터가 필요하며, 원핫 인코딩은 범주형 데이터를 숫자 ..

데이터 분석에서 피처 스케일링은 종종 간과되는 중요한 단계입니다. 하지만 데이터 모델의 정확성과 효율성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 피처 확장이 무엇인지, 왜 중요한지, 코드 예제를 통해 Python에서 피처 확장을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 피처 확장이란 무엇일까요? 피처 스케일링은 데이터 집합의 데이터를 일반적으로 0과 1 또는 -1과 1 사이의 표준화된 척도로 변환하는 프로세스입니다. 이렇게 하면 데이터 집합의 각 피처가 동일한 가중치를 가지게 되고 한 피처가 모델의 출력을 지배하는 것을 방지할 수 있습니다. 피처 스케일링은 K-Nearest Neighbors 및 Support Vector Macines과 같은 거리 기반 메트릭을 사용하는 머신 러닝 알고리즘에서 특히 중요..