pos01 <- read.csv("pos_items.csv") pos_items.csv # modify the original dataset with some trick additives pos01$trseq <- c(1:149639) + (rnorm(1)*1000) - (rnorm(1)*300) pos01$trseq <- as.numeric( substr(as.character(pos01$trseq),1,3))+1000000 pos01$trseq <- substr(as.character(pos01$trseq),5,6) q01 <- sort(sample(unique(pos01$itemid), 50 )) q02 <- c("1","2", "3..

# ctree 연습과 해석 이해용 dia<-read.csv("diamonds.csv") names(dia) # ctree를 그리기 위한 패키지 불러오기 require(party) # 아무 변수나 사용해서 한번 그려보기 t1 <- ctree(dia$price ~ dia$x +dia$y+dia$z ) plot(t1) # 트리의 크기를 조정 t1 <- ctree(dia$price ~ dia$x +dia$y+dia$z, control=ctree_control(minsplit = 100, maxdepth = ..

CART 디시젼트리 소개 및 예시 강의 자료 http://statweb.stanford.edu/~lpekelis/talks/13_datafest_cart_talk.pdf 의사결정 트리 전반적 개념 설명 (한글) https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B2%B0%EC%A0%95_%ED%8A%B8%EB%A6%AC_%ED%95%99%EC%8A%B5%EB%B2%95 Box Plot의 의미 ==> CART 해석을 위한 기초 http://flowingdata.com/2008/02/15/how-to-read-and-us..

# retail 예측 모델링 데이터 준비 :: =============== tr01 <- read.csv("tb_tr01.csv") sku01 <- read.csv("sku_mast01.csv") tr01$d_date <- as.Date(as.POSIXct(tr01$d_date, origin='1960-01-01',tz="UTC")) tr01$year <-substr(as.character(tr01$d_date),1,4) require(sqldf) # [1] 2002년 구매고객 리스트 추출 tr01$year <- substr(as.character(tr01$d_date ),..

:: retail data preparation and EDA 연습 과제 ================ [1] subclass중 구매고객수가 가장 많은 것은? [2] 재구매주기가 가장 짧은 class는 무엇인가? [3] class별 1일 100불 이상 구매건이 가장 많은 것은? [4] 온라인에서 구매가 가장 많은 dept는? [5] 주말의 일평균 구매가 주중보다 많은 item은? [6] 구매고..

[ 복습 ] 1. 데이터 처리에서 기억해야할 ... 잘틀리는 부분 정리 2. 기본적인 그래프 작성 구문 정리 [ retail ] ... 새로운 변수의 추가 생성 - 변수목록 도출 - 변수 생성 [탐색적 분석 EDA ] 개념, 사례 ... retail 예제에 적용 [Business Understanding] ====>>> "여름에 어떤 고객에 집중할까?" * 조단..