# 네이버 블로그에서 '은행'으로 검색 크롤링 # 10페이지(100개)의 블로그 요약 내용으로 워드 클라우드 그리기 # 먼저 크롤링 install.packages('XML') install.packages('rvest') library(XML) library(rvest) # 네이버 블로그에서 은행으로 검색한 결과화면 URL # https://section.blog.naver.com/sub/SearchBlog.nhn?type=post&option...

# 외부환경 변수가 추가된 데이터 파일 (은행타겟마케팅) bnk05.csv bankfa.csv # 블로그에서 데이터 불러 오기 bnk05 <- read.csv('http://cfile223.uf.daum.net/attach/99E6173359C44CE507C0B0') Input variables: # bank client data: 1 - age (numeric) 2 - job : type of job (categorical: "admin.","unknown","unemployed","management","housemaid","entrepren..

#---- 분석용 데이터 준비 : Game Log 데이터 -------- # 데이터 불러오기 # setwd("E:/restore_Yong/0_RnModeling20161215/GDA") # dau <- read.csv("section4-dau.csv") # user <- read.csv("section4-user_info.csv") # [ 분석 데이터 준비 : Game Log 데이터 ] - 파일 온라인링크 dau <- read.csv("http://cfile238.uf.daum.net/attach/256C0D4B588ED29C26B..

#---- 군집분석 ------------------ mycsv <- read.csv("xAPI-Edu-Data.csv", header=TRUE) mycsv <- read.csv("C:/Users/dataanalysis/Desktop/DA/scrpt_data/xAPI-Edu-Data.csv", header=TRUE) s1 <- mycsv head(s1, 3) names(s1) # s2 <- na.omit(s2) # listwise deletion of missing # apply k-means clustering s2 <- s1[,c("raisedhands","VisITedResources", "AnnouncementsView",..

#----[ GDA 연관성 분석 ]------ # 데이터 불러오기 # setwd("E:/restore_Yong/0_RnModeling20161215/GDA") # [ 분석 데이터 준비 : Game Log 데이터 ] - 파일 온라인링크 dau <- read.csv("http://cfile238.uf.daum.net/attach/256C0D4B588ED29C26B977") user <- read.csv("http://cfile203.uf.daum.net/attach/215C784B588ED2A13303CF") #---- dau 데이터 특성/..

Tools(file://M1403INS/Tools) R설치 :: https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ 활용 데이터 파일 [1] 은행 교차 판매 데이터 bankfa.csv Citation Request: This dataset is public available for research. The details are described in [Moro et al., 2011]. Please include this citation if you plan to use this database: [Moro et al., 2011] S. Moro, R. Laureano and P..