반응형 예측3 라인 차트 라인 차트는 가장 기본적인 형태의 차트로, 시계열 데이터를 시각화할 때 가장 많이 활용합니다. 라인 차트를 활용하면 데이터의 상승 또는 하락 등과 같은 추세를 쉽게 파악할 수 있으며 이를 통해 데이터의 특정 패턴을 발견할 수 있습니다. 라인 차트를 구성할 때는 일반적으로 시계열 데이터를 X축, 측정값을 Y축에 표현합니다. 금융, 생명 공학, 의학, 마케팅, 재무, 생산, 개발 등 어느 분야에서든 다양하게 활용할 수 있으며, 특히 금융 쪽에서 주가의 흐름을 표현할 때 활용하며 비즈니스를 분석할 때나 시간의 흐름에 따른 시세 또는 매출 변화를 표현할 때 활용할 수 있습니다. * 실습 자료는 지난 게시물 참조해서 '슈퍼스토어 - 샘플(old) 파일'로 진행해 주시면 됩니다. 실습으로 익히는 태블로 기본 사용법.. 2023. 3. 22. DACON Python 튜토리얼 Lv1. 의사결정회귀나무로 따릉이 데이터 예측하기 데이터 다운로드 # 데이터 다운로드 링크로 데이터를 코랩에 불러옵니다. !wget 'https://bit.ly/3gLj0Q6' import zipfile with zipfile.ZipFile('3gLj0Q6', 'r') as existing_zip: existing_zip.extractall('data') --2023-01-11 08:15:16-- https://bit.ly/3gLj0Q6 Resolving bit.ly (bit.ly)... 67.199.248.11, 67.199.248.10 Connecting to bit.ly (bit.ly)|67.199.248.11|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 301 Moved Permanen.. 2023. 1. 11. 데이터 과학 기반의 파이썬 빅데이터 분석 Chapter07 통계분석 01 [기술 통계 분석 + 그래프] 와인 품질 등급 예측하기 from google.colab import files uploaded = files.upload() winequality-red.csv winequality-red.csv(text/csv) - 84199 bytes, last modified: 2023. 1. 7. - 100% done Saving winequality-red.csv to winequality-red.csv uploaded = files.upload() winequality-white.csv winequality-white.csv(text/csv) - 264426 bytes, last modified: 2023. 1. 7. - 100% done Saving winequality.. 2023. 1. 8. 이전 1 다음 반응형
