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VSCode에서 기존 서버에서 실행중인 Jupyter notebook 실행하기 원래 보통 분석할 때 Jupyter Notebook에서 많이 진행했다. 새로운 프로젝트를 진행하면서 VSCode를 처음 사용해 봤는데, 프로젝트 디렉토리 관리, Extensions를 통한 편의성 등이 비교도 안되게 편했다. 다만, 로컬PC에 있는 VSCode 작업공간 내에서 .ipynb 파일을 생성해서 작업하는 것은 가능했지만, 개발 서버에 존재하는 docker container 안에 있는 jupyter notebook을 파이썬 인터프리터로 사용하지 못해 개발 서버에서 테스트하기가 어려웠다. 그래서 찾아보니 VScode에는 "Connect to a remote Jupyter Server" 기능이 존재한다. **참고1 여기에 실행 중인 Jupyter Notebook 주소를 넣으면 해당 인터프리터 내에 존재.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 30.
주피터노트북 분석 결과 공유를 위한 파일 포맷 변경 방법 고민 (PDF, HTML, reveal.js) 데이터를 분석하거나 모델링 하는 업무는 어떤 언어, 어떤 개발환경(IDE)를 사용하던지 핵심에는 차이가 없다. 파이썬은 입문 난이도 및 확장성을 고려했을 때 가장 효율적인 언어이다. 서비스에 모델 결과를 제공하기 위해서는 .py 스크립트로 작성하지만, 코드 한줄 한줄마다의 결과를 관찰하며 모니터링 하기엔 주피터 노트북을 사용하는 것이 효율적이다. (jupyter notebook 또는 jupyter lab) 주피터 노트북에서 분석한 결과는 해당 노트북 파일의 링크를 바로 공유할 수도 있고, 내보내기를 통해서 다양한 파일 포맷으로 다운받을 수 있다. (pdf, html, slide 등) nbconvert와 RISE 패키지는 이러한 변환 or 노트북 환경에서의 슬라이드쇼 보기를 지원한다. - nbconvert.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 23.
다시 조금씩 블로그 글쓰기를 시작하기로 한다. 최초에 블로그에 글을 쓰기로 한 것은 취업 포트폴리오를 정리하기 위한 목적이었다. 하지만 뭔가 공부한 내용을 깔끔하게 정리하지 못했고, 공모전 수상이라던가 하는 거창한 성과가 없었기에 블로그는 그저 애매한 낙서장처럼 되었다. 그리고 시간이 많이 지났다. 다시금 글을 쓰려는 이유는 글쓰는 능력을 기르는 것이 중요하고, 기록되고 기억되지 않는 하루는 사실 없었던 하루가 아닐까 하는 두려움 때문이다. 어떤 방식으로든 내 생각을 정리하고 표현하는 능력을 길러야한다. 가장 좋은 연습 방법은 내가 경험하고 깨닳은 내용을 글로 쓰는 것이다. 또한 지나간 하루하루는 저마다 강한 생명력을 가지지 않는다. 그래서 우리는 특별한 일 없이 지나간 하루를 기억하지 못한채 계속 다가오는 내일을 맞이한다. 오늘의 나는 과거 하루하.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 15.
파이썬 데이터프레임 메모리 효율화 및 halffloat 컬럼 타입 parquet 파일 저장 에러 파이썬 및 판다스는 분석가 입장에서 개발적인 지식이 많지 않아도 코드를 활용해서 분석할 수 있게끔 도와주는 훌륭한 도구이다. 대용량 데이터를 분석하다보면 결국 한정된 서버자원으로 많은 데이터를 다뤄야하는 순간이 오고, 이 때 분산처리를 활용하는 등의 방법도 있지만, 기존에 판다스로 구성된 코드라면 여러가지 방법으로 메모리 사용량을 줄일 수 있다. 여기에 대한 아이디어는 아래 영상을 많이 참고했다. (가급적 이 글보다 영상을 정독하는 것을 추천한다.) → https://www.youtube.com/watch?v=0Vm9Yi_ig58 위 영상에 나오는 내용 중 내가 채택한 방식은 아래 두가지이다. - 데이터프레임에 사용할 컬럼 타입을 효율적으로 지정 - 파일 저장 포맷을 변경 (csv → parquet) 1.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 15.
Airflow Dynamic Tasks 실행 시 이전 Task 모두 성공해도 Skip되는 경우 Airflow는 목적에 따라 직렬, 병렬로 Task를 배치 및 실행 가능하다. 그 중 Dynamic Tasks는 Dag에서 병렬의 개수를 미리 정하지 않아도, Task가 실행하는 메서드와 연결되어 유연한 병렬 Task 실행을 도와준다. 이 때 Command 생성을 위해 사용하는 메서드에 @Task 데코레이터를 사용해 개별 Task를 생성할 수 있고, 데코레이터 없이 메서드를 생성한 후, 실행하는 Operator만 운영할 수도 있다. Command Task → Dynamic Tasks 구조로 연결된 경우 앞선 Command Task가 정상적으로 수행되면 여기서의 xcom 결과를 받아 따라오는 Dynamic Task가 실행되어야 하지만 Skip 되는 에러가 발생. 결론적으로 Command Task의 결과가 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 14.
[독서] 데이터 문해력 데이터->결과로 가는 것이 아니라 목적->데이터->결론으로 가는 것이다. 분석 목적을 명확히 하지 않으면, 있는 데이터만으로 짜맞추기만 하고, 실제로 필요한 분석을 하지 못할 수 있다. 문제를 해결할 때 정확한 단 하나의 정답이 존재하는게 아니다. 스스로 정의한 문제를 표현하고, 해결하기에 가장 적합해보이는 결론에 도달해야 한다. 결과와 결론은 다르다. 단순히 수치가 얼마나 증가했고, 평균이 얼마이고를 알고 싶은 것이 아니다. 실제로 어떤 변화가 있었고, 그에 따라 어떤 액션을 해야할지를 시사하는 것이 더욱 중요하다. 문제 > 원인 > 해결방안 순서로 간다. 원인을 파악하지 않고 문제에서 바로 해결방안으로 가지 않도록 주의한다. 그러다간 포괄적이고 의미없는 해결방안만 나올 것이다. 가능한 넒은 범위에서 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 9.
파이썬에서 if __name__=="__main__" 파이썬에서 __name__ 자기자신(모듈)을 호출 - 직접 실행 > __main__ - 모듈 호출 > 모듈명 직접 코드를 실행할 때와 모듈을 호출했을 때 __name__의 값이 달라지기에 테스트에 사용하고 실제로는 사용하지 않을 코드를 구별하여 효율적인 코드작성을 도움 if __name__=="__main__": # 참고 : 파이썬 if __name__ == "__main__" 의미 (madplay.github.io) 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 30.
깃허브 푸시 오류 해결 (계정 보안 정책 변경, Personal Access Token 생성) - 증상 : 로컬 저장소에서 코드 변경, 커밋하고 푸시할 때 진행중 문구만 나오며 완료되지 않음 - 원인 : '21.8.13일부터 깃허브 비밀번호 정책 변경 (계정 보안을 위해 기존에는 개인비밀번호 외 다른 수단을 권장 -> 필수로 변경) ㅇ 깃허브 관련 정책 공지 : https://github.blog/2020-12-15-token-authentication-requirements-for-git-operations/#what-you-need-to-do-today Token authentication requirements for Git operations | The GitHub Blog Beginning August 13th, 2021, we will no longer accept account pas.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 14.
길들여짐과 탈출에 대하여 - 쇼생크 탈출 리뷰 (스포주의) (영화 쇼생크탈출에 대한 스포일러가 포함되어 있으니 영화를 먼저 보신 후 게시물 읽기를 권장드립니다.) 주말 낮 시간. 영화 쇼생크탈출을 봤다. 누명을 쓰고 쇼생크 감옥에 들어간 남자의 생활. 그리고 탈출. 이 것은 우리의 삶과 아주 닮아 있다. 나는 탈출을 원하고 있으며, 주인공 앤디 듀프레인에게 나를 투영해 대리만족을 느낀다. 대리만족에서 그치지 않고 나에게로 가져오기 위해서 배울 점이 많다. 누명을 쓰고 감옥에 들어갔지만, 상황을 탓하지 않고 방법을 찾는다. 그 누구도 나에게 지금처럼 살으라 이야기한 적은 없지만, 나는 현재에 살고 있다. 다만 운이 좋게도 일할 수 있는 직장과 건강한 신체를 가지고 있다. 주어진 환경에서 최선의 방법을 찾고 실천해야한다. 적응하고 익숙해지는 것을 경계하고, 깨어있어.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 1. 16.
시작의 습관 - 성장의 사소한 습관 규칙적인 일상의 시작점을 정의하고, 이를 따르는 습관을 만들자. 거창한 것이 아니다. 매일 퇴근 후에 해야할 여러가지를 알고 있다면 이를 실천하는 일만 남았다. 때때로 이런 것들이 무겁게 다가와 실천하지 못하고 쉽게 퍼져있거나, 유튜브를 보기만 한다. 그래서 자리에 앉아 이제부터 내가 할 일을 작성하는 것으로 이것을 시작하자. 작성하려고 자리에 앉기 전에 복잡한 생각은 하지 않고, 퇴근 후 나의 목표는 오직 할 일을 작성할 수 있게 책상에 앉는 것이다. 사이클의 입구에 도착해 문고리를 잡았다면, 관성에 의해 사이클을 완주하는 것이 더욱 쉬워질 것이다. 오늘, 지금 앉아서 무엇을 할지 적어보자. 목표를 선정했다면 거기에 도달하기 위해 가장 중요한 것은 꾸준한 반복과 인내심이다. 하루 아침에 목표지점까지 날.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 12. 16.
파이썬을 활용한 업무자동화 1. 아나콘다 가상환경 생성 : - conda create -n python-rpa python=3.7.3 - conda activate python-rpa 2. 가상환경 내에 주피터 설치 - conda install jupyter notebook ※ 참고 : http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=hobbang143&logNo=221464304548 3. OpenCV설치 : - conda install -c menpo opencv ※ 출처 : https://pleasebetrue.tistory.com/837 anaconda 에서 opencv 설치하기 anaconda 에서 opencv 설치하기 conda console 에서, conda install -c menpo o.. 공감수 1 댓글수 0 2020. 6. 2.
파이썬 이미지 OCR 1. OpenCV 설치가 필요 (이미지 리딩) - https://076923.github.io/posts/Python-opencv-1/ ㆍpython -m pip install opencv-python Python OpenCV 강좌 : 제 1강 - OpenCV 설치 | 076923 OpenCV 076923.github.io 2. OpenCV 에러 유형 中 -215 : 경로나 파일명을 잘못 지정해서 읽어오지 못한 경우를 뜻함 - https://stackoverflow.com/questions/43572387/error-215-size-width0-size-height0-occurred-when-attempting-to-display-a?noredirect=1&lq=1 Error (-215) size.wid.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 5. 10.
글쓰기가 필요하다 + 인테리어에 집중해도 되는 이유 오늘 느낀 두 가지를 기록해두고자 한다. 첫째로 설득력있게 글쓰는 방법을 배워야 한다. 입사 1년이 넘은 아직까지 혼자서 제대로 된 보고서를 작성하지 못하고 있다. 부끄러운 일이지만 현상을 이해하고, 분석한 내용을 목적에 맞게 표현하고 설명하는 능력이 부족하다는 것을 깨닫고있다. 업무 시간을 집중력 있게 활용할 필요가 있으며, 필요한 내용을 사전에 정리해 데이터를 추출하고, 담당자에게 질문할 필요가 있다. 필요하다면 외부에서 PPT 작성, 보고서 작성 등의 수업도 들을 생각도 있다. 생각해보면 이 능력은 회사, 직무를 떠나서 개인적인 삶에도 직접적인 관련이 있다. 예를 들어, 지금 작성하는 글마저도 여기에 영향을 받는다. 단숨에 잘할 순 없겠지만, 부족하다는 것을 인지하고 장기적으로 이를 개선하고자 하는.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 3. 10.
[책리뷰] Still Me - jojo moyes (조조모예스 스틸미) http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9788952240194&orderClick=LAG&Kc= 스틸 미(Still me) 뉴욕타임스 베스트셀러 『미 비포 유』 시리즈 완결판 ... www.kyobobook.co.kr - 아래의 글은 책을 읽고난 소감으로 주인공의 성격변화, 사건 등을 통해 느낀점을 다루고 있습니다. 읽기 전에 이에 방해받고 싶지 않은 분은 먼저 책을 읽은 후에 아래의 소감을 읽는 것이 좋을 것 같습니다. 영화화로 인해 꽤나 익숙한 '미비포유'와 이어진 세번째 이야기다. 두번째 책인 '애프터유'를 읽지 않아도, 이 책을 읽는데 거의 무리가 없다. 미비포유는 '줄무늬 타이즈를 당당하.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 27.
[spark] 스파크 공부하기 대용량 데이터분산처리를 위해 하둡 또는 스파크를 사용한다.(더 좋은 툴이 있는지는 확인해봐야 함.) 하둡이 더 이전에 나온 것으로 편의성(코드길이 등...)이 떨어지고, 대부분의 경우 스파크의 성능이 좋다고 한다. (하드디스크가 아닌 인메모리 상태로 처리하기 때문에 속도가 빨라진다고 함) 단, 특정 task에선 하둡이 더 성능이 좋을 수 있다. 또한, 하둡은 며칠이 걸리든 결론을 내어주지만 스팍은 뻗어버리는 경우가 종종있다고 한다. - 특정 task : 반복작업이 아닌 단발성 작업 mesos를 이용한 자원관리를 알 필요가 있다. 분산처리, 자원관리를 학습할 수 있는 프로젝트를 하나 수행할 필요가 있어보인다. 아래는 pyspark 입문과정(eda한정)에 대해 무료로 공부할 수 있는 edwith 강의이다. .. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 13.
[Video HW] Alike https://www.youtube.com/watch?v=UATPH44jRSw - 아래는 스포를 포함하고 있습니다. 자유롭고 가벼운 몸으로 무거운 책들로 가득한 가방을 들고 휘청이며 밖으로 나간다. 모두가 생기없는 빛깔을 띄고 있으며, 허리는 가방의 무게로 인해 앞으로 굽어있다. 와중에 도심 한가운데, 진한 붉은 빛을 머금은 나무아래 한 사람이 바이올린을 연주하고 있다. 이 공간은 주변과 달리 벤치, 잔디 등에 색채로 가득하다. 주인공인 어린 아이는 잠시 가방을 벗어두고 즐거운 표정으로 바이올린을 따라하지만 이내, 아버지(?)가 가방을 다시 내어준다. 처음에 파란색이었던 아버지의 피부색이 가중된 업무로 인해 하얘지는 것을 보면 피부색은 의욕을 나타내는 것 같다. 이와 대비되게 아이는 밝은 피부색을 가지고.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 1. 27.
A man assumes the identities of strangers at a coffee shop to avoid being alone. | A New Man A man assumes the identities of strangers at a coffee shop to avoid being alone. | A New Man https://www.youtube.com/watch?v=k2jX6XqcIp0&feature=youtu.be 실연 후 삶의 의욕을 잃은 남자는 새로운 삶을 살 수 있는 방법을 찾아나선다. 첫 번째는 매일 아침 8시에 커피숍으로 나가는 것이다. "Are you alone?" 이라는 물음을 듣고, 남자는 혼자다. 주위에는 온통 무리지어 있다. 남자는 그래도 혼자서 집에만 있는 것보단 10배 낫다고 한다. 모르는 남자가 다가와 자리에 앉고 아는체하며 인사한다. 그러곤 어떤 구두약속을 하고 떠난다. 그 이후로 매일 다른 사람과 그 카페에서 만난다... 공감수 0 댓글수 0 2019. 12. 9.
남과 다르다는 것 https://www.youtube.com/watch?v=gNVqRC4mcSI 영어회화 숙제로 일주일에 하나씩 영상을 보고 이야기하는 시간을 갖는다. 앞으로의 영상은 숙제를 이야기할 때, 그 감상을 기억하기 위해 기록하고자 한다. 이번 영상은 갖혀있는 공간에 있는 생물체들로 시작한다. 그들은 모두 똑같은 모습을 하고 있으며, 어쩐지 무기력한 모습을 보인다. 또한 온종일 잠만 잔다. 그러던 와중 새롭게 등장한 꼬마 생명체가 있다. 이 생명체는 더 어리고, 생기있고, 호기심이 가득해보이며 다른 생명체들의 칙칙한 검은 눈과 달리 빛나는 붉은 눈을 가지고 있다. 이 어린 생명체는 옆의 생명체의 잠을 깨우기도 하고, 날아다니는 벌레에 관심을 가지고, 온종일 노래를 불러 다른이들을 괴롭히기도 한다.(이 영상에선 ".. 공감수 0 댓글수 0 2019. 12. 4.
LSTM - components Format - Batch Size : 가중치를 업데이트하기 이전에 신경망이 얼마나 많은 input 샘플들을 보기를 원하는지를 말함 input dataset에 100개의 샘플을 가지고 있다고하자. 신경망이 하나의 input을 확인할 때마다 가중치를 업데이트 하기를 원한다. 이 경우에 batch size는 1이 될 것이며, batches의 수는 100개가 될 것이다. 마찬가지로 신경망이 모든 샘플을 보고 가중치를 업데이트 하기를 원한다면, batch size는 100이고 batches는 1이 될 것이다. 매우 작은 batch size를 사용하는 것은 학습 속도를 느리게 만들며 반대로 너무 큰 batch size를 사용하는 것은 다른 데이터에 일반화하는 모델의 능력을 감소시킨다. 또한 더 많은 메모리를 필요.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 8. 13.
13회차 ADP실기 합격 및 자격증 취득 이번 해 목표 중 하나였던 ADP 자격증 취득~! 물론 필기를 딴지 1년 3개월이 지났고, 실기는 3번째에 합격한 것이지만 그래도 합격한 기쁨에 오랜만에 포스팅을 남긴다. 분석 업무를 하고는 있지만, 다른 잘하는 사람들도 많고 잘할 수 있을까 싶을 때 이렇게 자격증 합격하니 그나마 작은 위안이 된다. 또다른 숙제라면 떨어질 줄 알았던 자격증에 합격해서 새로 시작할만한 무언가를 생각해봐야 한다는 거다. 새롭게 무엇을 할지 고민하는 것은 즐겁지만, 고민의 무게가 무거워질수록 피하고 싶고 결정하는 것이 쉽지않은 것 같다. 곧 다시 원동력을 찾아 열심히 하는 삶으로 돌아오고 싶다. 공감수 0 댓글수 2 2019. 8. 6.
[jupyter notebook] 설치했으나 run 결과 출력이 안되는 오류 h2o 패키지 학습 및 포트폴리오 관리를 위해 rstudio가 아닌 jupyter notebook을 사용해보려고 한다. 파이썬or아나콘다와 설치하는 jupyter notebook의 버전이 일치하지 않음 or 최신이 아니라서 발생하는 오류로 추정 → notebook을 삭제하고 버전을 수정하여 다시 설치해준다. pip uninstall notebook pip install notebook==5.7.5 ※ 댓글 : alifuk 참고 https://github.com/jupyter/notebook/issues/4491 Jupyter Notebook does not show anything in browser · Issue #4491 · jupyter/notebook When I run "jupyter noteb.. 공감수 0 댓글수 1 2019. 7. 20.
유튜브를 활용한 쉐도잉 연습 <영화 인턴> 2019년에 세웠던 여러가지 목표 중 가장 중심을 두고 있는 것은 영어회화 공부이다. 물론 매일 실천하고 있지는 않지만... 영어공부를 위한 도구로 여러 사람들이 추천했던 쉐도잉 방법을 사용하고 있다. 처음에는 "이영시 영어듣기 연습" 이라는 컨텐츠를 통화 영화 Wongfu를 따라했었고, 채널에 있는 모든 영상을 마무리했다. 마무리한 후 같은 컨텐츠로 계속 반복하는 것이 더욱 도움이 될 것 같았지만, 성격상 지루해서 그렇게 하지 못했다. 그래서 다른 소재를 찾던 중 예전에 꽤 좋아했던 영화 '인턴'으로 쉐도잉 연습을 할 수 있게 만들어 둔 채널이 있었다. 해당 채널에서 19편의 컨텐츠 중 오늘 17편까지 학습을 마무리 했다. 보통 한편을 학습하는데 1시간 정도 소요되는 것 같다. 그래서 얼마나 늘었니.... 공감수 0 댓글수 0 2019. 4. 25.
분석 경험 정리하기 내가 했던 분석들을 나열하고 그 내용과 거기서 배운 것을 정리해보자. 1. 엘포인트 - 금액, 카운트 등의 데이터는 대부분 Right skewed 이고, 로그 변환이 유용 2. 다변량, 농구 데이터 분석 - 집계된 데이터일수록 정규성에 근접, 예측또한 평균에 근접( 분산이 작아짐) 3. 세스, 개인화 추천알고리즘 - 추천알고리즘 4. 비만과 커피 분석 - 로짓 모형의 제약 조건 - 회귀분석에서 f검정의 의미 - 데이터가 가지는 산포의 의미 5. 통화수요예측 - 오버피팅 - 미래에 대한 수요 예측 - dynamic regression - categorical variable 공감수 0 댓글수 0 2019. 4. 22.
Erlang [ Abstract ] traffic : 통신망을 통과하는 정보의 흐름(전송되는 정보의 양), 통신망과 통신 기기를 점유하는 시간으로 그 양을 나타냄 통신분야에서 회선이나 전환 장치와 같은 서비스 제공 요소의 offered load 또는 carried load의 측정단위 * offered load : traffic in a queue에 대한 측정 (queuing theory) - Little's law : the arrival rate into the queue은 mean holding time에 비례한다. 하나의 cord circuit은 한 시간에 60분에 해당하는 이용가능한 capa를 갖는다. 각 capa의 Full utilization(즉 60분의 traffic)은 1 얼랑(erlang)으로 대체할.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 4. 4.
다중공선성을 무시해도 되는 순간이 있다? https://ukchanoh.wordpress.com/2015/02/16/multicollinearity/ 언제 다중공선성(multicollinearity)을 무시해도 괜찮은가? 생각해보니 통계분석에서 가장 많이 받았던 질문 주제 중의 하나가 다중공선성이었다. 다중공선성은 절대적인 진단기준도 없을 뿐더러 처치방법도 별로 없으니 크게 신경쓰지 말라는 취지의 얘기를 주로 했는데 그리 책임있는 답변은 아닌 듯 하다. 이 문제와 관련하여 Paul D. Allison 교수(University of Pennsylvania)의 아래 글이 … ukchanoh.wordpress.com 1. 관심변수가 아닌 통제변수인 경우 - 관심변수의 VIF 값은 낮은 경우 2. interaction term 또는 power와의 관계.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 3. 28.
머신러닝에서 평가 메트릭(continuous) https://medium.com/usf-msds/choosing-the-right-metric-for-machine-learning-models-part-1-a99d7d7414e4 Choosing the Right Metric for Evaluating Machine Learning Models — Part 1 First part of the series focussing on Regression Metrics medium.com 평가메트릭 말고도 참고할만한 글이 많음. 공감수 0 댓글수 0 2019. 3. 28.
계획 1. 머신러닝 - 모델 결정 - 주요 메트릭 정리 : 특히 AUC - validation에 대한 로직 2. 회귀 - 다중공선성 정리 - 변수선택 - 회귀 진단 3. 텍스트 마이닝 - fread( ) 함수를 이용해 readLines의 효과내기 : f 공감수 0 댓글수 0 2019. 3. 27.
ggplot 관련 사이트 - 활용사례 및 문법 바로 참고 가능 : http://ggplot2.tidyverse.org/reference - Cheat Sheet : https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets - 그래프 색상 : color.adobe.com ※ 인기도순으로 정렬하면 고르기 편함 color-hex.com - 가지고있는 이미지에서 색상 추출 : https://encaion.shinyapps.io : 공감수 0 댓글수 0 2019. 3. 16.
Time Series 3 - exponential smoothing은 데이터에서 trend와 seasonality를 설명하는 것을 기본으로 한다. - ARIMA는 데이터의 autocorrelations를 설명하는 것을 목표로 한다. → 둘은 상호보완적으로 다루어진다. □ Stationarity and differencing - stationary time series : 관측된 시기에 영향을 받지 않는다. → white noise (trend, seasonality가 없는 상태) cyclic behaviour를 가지고 있더라도 trend나 seasonality가 존재하지 않으면 stationary 한 것이다. ∵ 사이클은 고정된 길이를 가지고 있지 않기 때문이다.(관측하기 전에 고점, 저점을 확신할 .. 공감수 0 댓글수 0 2019. 3. 14.
Time Series study2 Time series decomposition □ Moving averages - Trend-Cycle을 추정하는데 사용 - MA의 차수는 smoothness를 결정함( m↑ → smoother) - MA of MA : 가운데 자료에 가중치를 더 준다.(smoother) □ Classical decomposition - assumption : the seasonal component is constant from year to year. * seasonal indices : 계절지수 - 더 나은 방법들이 있기에 잘 쓰이진 않음. 1) trend-cycle : 양 끝으로 사라지는 값이 존재 + over-smooth rapid rises and falls in the data 2) seasonal compo.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 3. 11.

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