[데이터분석] 데이터 분석 도구 사용 현황 조사 데이터 분석가가 주로 사용하는 도구 조사 (구글 독 조사 페이지 링크 : https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe31ixLe3hGifL9rauxCM687QJ7lQ2S4xlVowrHpe7e8QpnmQ/viewform ) [Summary] 본 조사는 대한민국의 데이터 분석가들이 2019년 현재 어떤 도구를 사용해서 데이터 분석을 수행하는가에 대한 개략적인 패턴을 .. R 데이터 분석 2019.09.05
[KDATA VDXF] 금융분석 R [KDATA VDXF] 금융분석 R https://cran.r-project.org/web/packages/insuranceData/insuranceData.pdf R Package ‘insuranceData’ [프로젝트 결과문서PPT 포함할 내용(Example)] ------------ ● 프로젝트 범위 - 사용데이터, 주제, 분석방법 (= 무엇까지만 하고자 했는지) ● 분석주제의 특성 (예: 문제의 업무적 중요도, 주요이.. R 데이터 분석 2019.07.27
[KDATA PLOT EDA retail] 플롯 그리기 a <- 1:5 a1 <- (a*2)+20 a2 <- (a+10)*1.2 a3 <- (a^1.1)/15 +20 range(a1) range(a2) range(a3) plot(a, ylim = c(0,max(a1)), type='b') lines(a1, col='red', type='b') lines(a2, col='blue', type='b') lines(a3, col='green', type='b') varNames <- c('사과', '배', '당근','말')varNames #---------- scatter plot ------------years <- 2010:2014plot(years, a, ylim = c(.. R 데이터 분석 2019.06.08
[kdata 2019 recsys 0030] retail recommender using R[전용준 리비젼 recsys r] 유통업의 추천서비스 구현 -- Drill using R 20190521 ~ 20190522 [전용준 리비젼 recsys r] [전용준 리비젼 recsys r] Sample Data: mDataAR.csv Script : retail_recsys_YONG_revision_script20190425.txt _review_R_EDA_scrpt_201910.txt recsys_YONG_revision_R_script20191023.txt ############## recsys_YONG_revision_R_script20191112_ABC.txt ########## recsys_YONG_revisi.. R 데이터 분석 2019.05.18
[AI Summit workshop] rf anomaly 1206 :: 머신러닝 실전 - R을 활용한 예측과 이상패턴 탐지 ============================ ......... 전용준. 리비젼컨설팅 대표. 경영학박사 ......... xyxonxyxon@empal.com >> 개요 : 기업에서 머신러닝을 적용하는 과정을 실전적으로 짚어본다. R을 사용해서 데이터준비 및 탐색적 분석을 거쳐, 앙상블 머신러.. R 데이터 분석 2018.11.30
GameLog-In 데이터준비 # get original data - game log-in history usr <- read.csv("http://cfile203.uf.daum.net/attach/215C784B588ED2A13303CF") trx <- read.csv("http://cfile238.uf.daum.net/attach/256C0D4B588ED29C26B977") dim(cust) dim(trx) #-------------------------- # log in history trx.csv # user profile user.csv #-------------------------- # arbitrarily transform distrubution usr1 <- usr u.. R 데이터 분석 2018.10.16