Data Analysis3 캐글 타이타닉 데이터 분석 따라해보기 파이썬을 통한 데이터 분석을 처음 배웠을 때 다루었던 데이터입니다. 옛날에 연습할 때 만들었던 주피터 노트북을 포스팅해보았습니다. In [ ]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 1. 데이터 불러오기¶ In [ ]: #캐글과 구글 콜랩 연동해서 데이터 불러오기 !pip install kaggle Requirement already satisfied: kaggle in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.5.12) .. 2022. 3. 21. 딥러닝을 통한 변수별 ETF 가격 예측 비교 작년 2021년 캡스톤 디자인 수업을 준비하면서 만들었던 리포트 입니다. 처음 만들어 본 리포트여서 많이 부족합니다. 재밌게 보시고 피드백 부탁드립니다! 20년부터 ETF 종목이 큰 관심을 받기 시작하였습니다. 여기서 ETF(Exchanged Traded Fund)는 특정 지수의 성과를 추적하는 인덱스 펀드를 거래소에 상장시켜 주식처럼 거래할 수 있게 한 펀드입니다. 연구 목적은 다음과 같습니다. 테마형 ETF는 종합주가지수와 연계되는 인덱스형 ETF에 비해 장기적으로 더 높은 수익률을 기대할 수 있습니다. 개인들이 신기술, 신제품, 새로운 트렌드를 수용하는 기간은 점차 빨라지고 있으며, 이것이 테마 ETF들의 수익률 달성 시기도 단축시킬 가능성이 높습니다. 그동안 ETF에 대한 높은 관심에도 불구하고 .. 2022. 3. 21. 데이콘 따릉이 데이터 분석 데이터 분석 연습을 할 때 대표적인 데이터로 캐글의 iris나 titanic 데이터가 있듯이 데이콘에는 따릉이 데이터가 있습니다. iris나 titanic 데이터를 연습해보았던 것처럼 국내 따릉이 데이터를 사용해서 한 번해보겠습니다. 라이브러리 및 데이터 데이터 다루기 위해 pandas를 import 했습니다. 그리고 쉬우면서도 분류, 회귀 모두 가능한 랜덤 포레스트 기반으로 분석 결과도 한 번 내보도록 하겠습니다. import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 1.데이터 불러오기 데이콘에서 다운로드한 파일을 불러오기 위해 colab 좌측 폴.. 2022. 3. 21. 이전 1 다음
