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(..

# 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..

[R분석] R을 활용한 실전 EDA 탐색적 데이터 분석 3 Tips [ PDF버전 슬라이드 ] R_ EDA3tips_20181005_전용준_리비젼_탐색적분석.pdf

hit5 <- read.csv("http://cfile227.uf.daum.net/attach/999FB3335BADBEDC240C5D") hit5$age <- c(30, 20, 28, 31, 30, 32, 37, 32, 37, 34, 36, 30, 30, 30, 28, 25, 28, 32, 28, 25, 28, 33, 32, 28, 29, 29, 28, 33, 34, 31, 39, 30, 29, 35, 29, 28, 26, 34, 31, 33, 28, 31, 22, 29, 29, 28, 29, 19, 31, 33, 33, 28, 19, 31, 34, 28, 28, 31, 27, 24, 31) plot(hit5$age, hit5$TB, pch=19, col="..

# 미리보는 KBO 2018 가을야구 # 플레이오프 : 한화 - SK # 코리아시리즈 : SK - 두산 # 순서대로 진행된다고 했을 때 벌어질 타격전의 예상시나리오? # 9.19일까지의 KBO 타격 통계를 바탕으로 예상해본다면? #----- [EDA] KBO 가을야구 미리보기 연습 -------- # # [1] scatter plot을 통한 타자들 구성 분포 탐색 # [2] barplot을 활용한 팀별 성향 비교 # 블로그에서 데이터 불러오기 # KBO 데이터 타자순위로 60명. 2018.9.19일까지 통계 반영 hit0 .17 & hit1$team %in% c("두산","SK","한화"),as.character(hit1$name), ""), pos=2, cex=0.7) abline(h=30, lty=3..

# Anomaly Detection? ## 관련행사 :: [인공지능컨퍼런스] AI서밋 Workshop - 머신러닝 실전: 예측과 이상패턴 탐지 ## 링크 :: http://blog.daum.net/revisioncrm/427 #--------[ for video tutorial on KBO hitting example ]-------- # 유튜브 영상 링크 :: https://www.youtube.com/watch?v=mxegXZWUjMU # IsolationForest 패키지 인스톨 # devtools::insta..