데이터 분석




AI와 환경 보호, 인공지능의 혁신적인 역할

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AI와 환경 보호 환경 보호를 위한 기술이 점점 더 중요해지고 있는 이 시점에서, 인공지능(AI)은 강력한 도구로 부상하고 있습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 예측 모형을 만드는 데 탁월한 능력을 발휘하여, 환경 보호 및 지속 가능한 개발에 있어서 큰 역할을 하고 있습니다. 이번 글에서는 AI를 이용한 환경 데이터 분석 및 예측 모델, 기후 변화 대응을 위한 … Read more

데이터 분석을 위한 Pandas의 강력한 활용 방법

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파이썬에서의 데이터 전처리 안녕하세요! 데이터 분석을 시작하기 위해 가장 중요한 단계는 데이터 전처리입니다. 여기에서는 Pandas를 활용한 데이터 클리닝, 결측값 처리 방법, 그리고 데이터 정규화 및 표준화에 대해 알아보려고 합니다. 만약 여러분이 데이터 분석에 관심이 있다면 이 포스트가 큰 도움이 될 것입니다! Pandas를 활용한 데이터 클리닝 Pandas는 데이터 분석을 위한 가장 강력한 라이브러리 중 하나로, 데이터를 … Read more

머신러닝 입문자를 위한 필수 개념 정리 – 지도학습 vs 비지도학습

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머신러닝 기본 개념 안녕하세요, 컴퓨터를 이용한 데이터 분석과 예측에 관심이 많이 늘고 있는 요즘입니다. 특히, 그 중심에 있는 것이 바로 ‘머신러닝’입니다. 오늘은 머신러닝이란 무엇인지, 그리고 지도학습과 비지도학습, 머신러닝에서 사용되는 알고리즘인 결정 트리(Decision Trees), 서포트 벡터 머신(SVM) 그리고 회귀 모델인 선형회귀와 다중회귀에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이 글을 통해 머신러닝의 기본 개념을 한번 짚어보세요! 지도학습 vs 비지도학습 … Read more

파이썬으로 시작하는 데이터 시각화

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데이터 시각화 기술 – 기본부터 고급까지 데이터 시각화 기술은 현대 데이터를 이해하고 분석하는 데 필수적인 도구입니다. 이번 글에서는 데이터 시각화를 위한 주요 라이브러리인 Matplotlib, Seaborn, Plotly에 대해 알아보고, 이를 활용하여 기본 플롯팅부터 고급 시각화, 그리고 인터랙티브 그래프까지 만드는 방법을 소개합니다. 해당 글을 통해 데이터 시각화의 기초와 다양한 활용법을 익히고, 데이터를 더욱 효과적으로 분석하고 소통하는 방법을 … Read more

파이썬 웹 크롤링 마스터하기 – BeautifulSoup, Selenium, Scrapy

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파이썬을 활용한 웹 크롤링 오늘은 파이썬을 활용한 웹 크롤링에 대해 알아보겠습니다. 웹 크롤링은 인터넷 상의 다양한 데이터를 수집하고 이를 분석하는 기술입니다. 데이터 분석, 머신러닝 등에 필요한 데이터를 수집할 때 유용하게 사용될 수 있습니다. 이번 글에서는 BeautifulSoup, Selenium, Scrapy 등 세 가지 대표적인 웹 크롤링 도구를 살펴보고, 각각의 장단점과 사용 방법을 설명해드리겠습니다. BeautifulSoup를 활용한 기본 웹 … Read more

경제 지표 시계열 분석을 통한 정책 제언, 파이썬을 활용한 GDP 성장률 예측과 그 활용법

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경제 지표 시계열 분석을 통한 정책 제언 경제 지표 시계열 분석은 실업률, 물가 상승률, GDP 성장률 등 주요 경제 지표의 과거 데이터를 이용해 미래를 예측하고 정책을 제안하는 과정입니다. 이러한 분석을 통해 정부나 기업은 효율적인 정책 결정을 할 수 있으며, 경제 안정성과 성장에 기여할 수 있습니다. 이번 글에서는 경제 지표 시계열 분석의 중요성, 분석 방법, 그리고 … Read more

머신러닝과 딥러닝을 활용한 시계열 예측, LSTM을 활용한 주식 예측

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머신러닝과 딥러닝을 활용한 시계열 예측 사회, 경제, 생활 등 다양한 분야에서 시계열 데이터는 중요한 역할을 합니다. 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 능력은 매우 중요합니다. 이번 글에서는 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 있어 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 특히, LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 같은 딥러닝 기법을 사용하여 복잡한 시계열 데이터를 … Read more

시계열 데이터의 교차 상관관계 분석, 미국의 GDP 데이터와 S&P 500 지수

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시계열 데이터의 교차 상관관계 분석 오늘날의 복잡한 경제 및 금융 환경에서 의사 결정을 내리기 위해서는 다양한 데이터 간의 관계를 분석하는 것이 매우 중요합니다. 특히 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 변하는 데이터를 말하며, 이를 분석함으로써 미래의 경향을 예측하거나 특정 이벤트의 영향을 평가할 수 있습니다. 시계열 데이터의 교차 상관관계 분석은 서로 다른 두 개 이상의 데이터 간의 … Read more

ARIMA 모델을 통한 데이터 분석 – 주식에서 전력 소비량까지

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ARIMA 모델을 이용한 예측 최근 들어, 시계열 데이터를 이용한 예측은 많은 관심을 받고 있다. 한편으로는 주식 시장에서의 주가 예측, 다른 한편으로는 경제 지표 등의 예측에 이르기까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서도 ARIMA 모델(Autoregressive Integrated Moving Average)은 복잡한 패턴을 가진 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 매우 유용한 도구로 자리잡고 있다. 이번 글에서는 ARIMA 모델의 개념 … Read more

경제 데이터에서 이동평균 활용 방법

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이동평균과 단순 예측 모델 데이터 분석과 예측에서 가장 기초적인 기법 중 하나인 이동평균은 많은 사람들이 쉽게 접근할 수 있는 방법입니다. 이동평균(Moving Average)은 특별한 수학적 지식 없이도 데이터를 부드럽게 만들고 일관된 패턴을 확인하는데 도움을 줍니다. 이 글에서는 이동평균의 기본 개념과 이를 통해 데이터를 부드럽게 처리하는 방법을 살펴보고, 미래 값을 예측하는 단순 예측 모델에 대해서도 알아보겠습니다. 또한, … Read more