홍동이의 성장일기

목차 섹션 8: 일반 예측 모델 예측 모델 소개 Part1 예측 평가 예측 모델 소개 Part2 자기상관 함수와 부분 자기상관 함수 아리마의 개요 자기 회귀 모델 개요 자기 회귀 모델을 Statsmodel로의 구현 기술 통계학과 검정 ARIMA 이론 개요 ARIMA 차수 선택 ARIMA와 ARIMA 모델 자기회귀 통합 이동평균 SARIMA - 계절성 자기회귀 통합 이동평균 SARIMA - 계절성 자기회귀 통합 이동평균 외생 변수 벡터 자기 회귀 모델 벡터 자기 회귀 이동 평균 예측 연습 예측 모델 소개 Part1 ➡️ 홀트-윈터스 계절성 기법 모델을 사용하여 미래 날짜를 예측하는 방법 살펴보기 시계열의 테스트 데이터셋: 가장 최근 데이터 → 예측 모델을 훈련 데이터에 피팅한 다음 훈련 데이터를 기반으로 ..

목차 [섹션6] Pandas를 사용한 시계열 [섹션7] Statsmodels를 이용한 시계열 자료 분석 [섹션6] Pandas를 사용한 시계열 DateTime 인덱스 - Part 1 & 2 ➡️ 대부분의 데이터에는 데이터 시간 인덱스가 있을 것이므로, 이러한 종류의 데이터를 다루는 방법을 배워보았다. Python Datetime Review from datetime import datetime 원하는 날짜/시간 개체의 모든 부분을 가져올 수 있다. Numpy Datetime 배열 : Numpy는 Python의 datetime 형식보다 날짜를 더 효율적으로 처리한다. Numpy 데이터 유형은 파이썬의 데이터 시간과 구별하기 위해 datetime64라고 부른다. dtype = datetime64[ ] 원하는..

목차 [섹션7] 고급 매핑 기술 구현 시계열 데이터 분석 with 파이썬 [섹션2] 강의 Set up 및 Install [섹션3] Numpy [섹션4] Pandas 개요 [섹션5] Pandas를 사용한 데이터 시각화 [섹션7] 고급 매핑 기술 구현 다각형으로 모양 만들기 Polygon(다각형): 각이 많은 도형 Points: X및 Y좌표 Direction: 경로의 방향 Unique Identifier: 모양 ID 배경 지도 측정값으로 연결되어있는 Path를 차원으로 옮기기: 경로를 사용하여 계산을 수행하지 않을 것이라는 것을 알고 있기 때문에 필터로 1, 2층 구분 📍 배경 이미지 넣기 ➡️ 시각화된 자료에 따르면 대부분의 룸이 예약이 꽉 찬 것을 볼 수 있다. 비즈니스 과제 해결하기 📍두 층 사이에 토..

목차 [섹션4] Tableau의 고급 데이터 준비 + 분석 [섹션5] Tableau에서 애니메이션 만들기 [섹션6] 세부 수준 계산 (LOD) [섹션4] Tableau의 고급 데이터 준비 + 분석 프로젝트 개요: 소매 부문 전망 Tableau에서 상자 그림 작성하기 기계 친화적인 형식으로 피벗하기 📍 분석 > 박스플롯 상자 그림 분석하기 ➡️ NSW, QLD, VIC에는 특정 주에서 전반적인 성과 측면에서 실적이 저조한 회사가 있다. 그리고 QLD에는 실적을 초과하는 회사가 있다. VIC는 박스 부분이 위쪽에 있는 것을 볼 수 있는데 이것은 이 비즈니스 환경 설정이 꽤 좋다는 의미이다. (순이익이 높다는 것이기 때문에) 또한 박스 부분이 조밀하기 때문에 순이익률 측면에서 임의의 회사의 위치에 대한 불확실..

태블로에 애니메이션 기능을 주기 위해 Year을 페이지로 옮겼는데 다음과 같은 오류가 발생했다. 아래와 같이 페이지 기능이 막힌것을 볼 수 있다. 구글링을 해도 마땅한 해결책이 나오지 않았다 🥲 해결방법 서식 > 애니메이션에 들어가서 통합 문서 기본값을 '해제'로 변경하니 애니메이션 기능이 잘 실행되었다! 오늘도 도움받아서 오류 무사히 해결 🥲

💭 이번주 회고 스타터스에 합류한 지 벌써 한 달이나 되었다니..!! 처음에는 매일매일 출퇴근시간에 서울까지 다니는 게 힘들었는데, 이제는 요령이 생겨서 집에 와서도 많이는 아니지만 나름대로 내 시간을 활용할 수 있게 되었다😊 [데이터 드리븐 디자인 씽킹] 이번주 월요일에는 3일간 진행된 데이터 드리븐 디자인씽킹 수업이 끝났다. 오프라인으로 수업이 진행되니 집중도도 올라가고 다양한 의견도 들을 수 있어서 듣는 내내 흥미로웠다. 워크숍 시간에는 1등을 하는 영광도 누릴 수 있었다🙇‍♀️ (TIL 16일차) 덕분에 더더욱 기억에 남을 것 같은 시간이었다. 우리 조 뿐만 아니라 모든 조의 아이디어가 좋아서 실생활에 적용되면 좋겠다는 생각을 했다. 다양한 팀별 활동들을 하며 팀워크도 쌓을 수 있었던 것 같다. ..

목차 [섹션 2] 그룹 및 집합 [섹션 3] 테이블 고급 계산 [섹션 2] 그룹 및 집합 프로젝트 개요: 1,000개 스타트업 ➡️ 작업 공간 정리하기 그룹 작업하기 ➡️ 측정값에 옮겼다가 다시 차원으로 옮기면 파란색이 된다. 📍 그룹은 차원의 요소를 결합할 수 있는 방법이다. ➡️그룹을 생성하기 위해서는 차원이 있어야 한다. 정적 집합 만들기 📍 집합 ≠ 그룹 ⭐ 필드의 서식을 매번 만들 필요가 없어 대시보드와 시각화에 유용한 테크닉 동적 집합 만들기 📍정적 집합은 하드코딩되며 데이터가 변경되거나 분석의 변화에 따른 상태를 조정할 수 없다는 단점이 있다. ➡️편리하게 변경할 수 있다. 집합 결합 📍두 개의 집합을 결합하려면 동일한 차원을 기반으로 두고 있어야 한다. ※ 비용은 값이 커질수록 -이다. (..

목차 [섹션6] 테이블 계산, 어드밴스드 대시보드, 스토리텔링 [섹션7] 어드밴스드 데이터 준비 [섹션8] 클러스터, 사용자 지정 영역, 디자인 기능 [섹션9] Tableau의 새로운 기능 [섹션6] 테이블 계산, 어드밴스드 대시보드, 스토리텔링 매핑: 지리적 역할 설정 방법 : Region 우클릭 > 지리적 역할 > 사용할 지역 설정 ➡️ 지리적 역할을 대한민국에서 영국으로 바꾸어주면 태블로가 지역을 인식한다. 📍 Number of Records(P1-UK-Bank-Customers.csv) = 행의 수 성별에 대한 테이블 계산 만들기 📍 퍼센티지 표현하기: 퀵 테이블 계산 > 구성 비율 ➡️ 절대 수에서 상대 퍼센티지로 쉽게 바꿀 수 있다. 📍서식 > 숫자 > 백분율 연령에 대한 Bin 및 분포 만들..

목차 [섹션1] 시작하는 것은 정말 쉽습니다 [섹션2] Tableau 기본 사항: 여러분의 첫번째 막대 차트 [섹션3] 시계열, 어그리게이션 및 필터 [섹션4] 지도, 산점도 및 여러분의 첫번째 대시보드 [섹션5] 결합, 블랜딩 및 관계; 이중 축 차트 [섹션1] 시작하는 것은 정말 쉽습니다 태블로란? 태블로는 데이터를 이용해 무슨 작업이든 할 수 있는 만능 도구이다. 사람들이 데이터를 쉽게 알아보고 이해할 수 있게 하기 위해 만들어진 프로그램이다. 태블로 설치 나는 이전에 2주동안 무료로 태블로를 사용했기 때문에 공용버전으로 다운로드를 받았다. Discover Explore stunning data visualizations and the talented community that creates the..

오늘은 금요일에 이어 데이터 드리븐 디자인씽킹 워크숍을 진행했다. 그전에 추론과 연관짓는 능력을 기르기 위해 영화 퀴즈가 진행됐다! 처음 해보는 퀴즈들이라 너무너무 재미있었다😁 달 샤베트(빅북) 빅북은 일반 그림책보다 150~200% 크게 만들어진 커다란 그림책입니다. 언어 습득과 풍부한 감성 발달에 필수적인 그림책 읽기를 체험형 그림책 빅북으로 즐겨 보세요. 커진 크기만큼 효과도 쑥쑥! 어린이 독자의 관심도 쑥쑥! 다함께 그림책을 둘러싸고 앉아 책 읽기를 즐길 수 있어 가정에서는 물론, 학교, 유치원, 도서관에서도 안성맞춤입니다. 빅북은 각종 단체(어린이집, 유치원, 도서관, 초등학교)에서 책 읽어 주기 수업과 전시 목적으로 활용도가 높으며, 가정에서는 아이들과 책 읽는 시간이 더욱 쉽고 재미있어집니다..