관성을 이기는 데이터

데이터를 시각화하는 도구는 여러 가지가 있습니다. 특히 시계열 데이터의 경우 엑셀이나 스프레드시트, PPT만으로도 충분히 의도하는 내용을 차트로 만들어낼 수 있습니다. 따라서 '굳이' 파이썬으로 시각화를 하고자 한다면 단순히 파이썬으로 분석, 시각화까지 이어서 진행할 수 있는 연속성 외에도 파이썬이 주는 자유도와 자동화로 인한 편의를 충분히 활용해야 합니다. 파이썬을 사용하면 반복문과 함수를 손쉽게 활용하고, 프로그래밍을 통해 여러 차트를 동시에 그려낼 수 있습니다. 이를 극대화해주는 함수가 subplots()입니다. ​ Step 1. 레이아웃 설정 먼저, matplotlib.pyplot 패키지를 plt라는 이름(alias, 별칭)으로 불러옵니다. plt를 통해 아래와 같이 전체 레이아웃을 subplot..

본 장에서는 기계학습 방법론에 대해 간단히 알아본 다음, 파이썬 패키지로 제공되는 주요 기계학습 알고리즘을 사용해 보도록 하겠습니다. Step 1. 데이터 불러오기 이번에도 역시 테슬라 주가를 불러오는 것부터 시작합니다. ​ Step 2. 예측값 정의 2-1. 기계학습 기계학습은 함수를 만드는 방식 중 하나입니다. y=ax+b라는 함수가 있습니다. 만약, 출력값이 입력값 대비 항상 2배가 되어야 하는 함수를 구해야 한다면 단순하게 a=2, b=0으로 설정하면 됩니다. 하지만 출력값이 입력값 대비 언제는 2배가 될 수도 있지만, 경우에 따라 1.5배가 되거나 어쩌면 -2배도 될 수도 있다면 함수를 어떻게 정의해야 할까요? 이때는 확률적 방법론을 사용해야 합니다. 경우에 따라 확률적으로 1.5배가 되거나 -..

Step 1. 데이터 불러오기 이제 데이터 불러오는 것은 어렵지 않습니다. yfinance 라이브러리를 사용해 테슬라(TSLA) 주가 정보를 가져오겠습니다. stocks 인스턴스를 생성했고, 객체 내에 내장된 history() 함수로 2010년부터 최근 데이터까지 가져왔습니다. (작성 시점: 2022-07) ​ Step 2. 차트 시각화 파이썬에서 사용하는 대표적인 시각화 라이브러리는 matplotlib과 seaborn이 있습니다. 여기서는 matplotlib을 사용해 차트를 그리는 법을 배워보겠습니다. 참고로 seaborn은 matplotlib을 기반으로 더 다양한 색상과 통계 차트를 제공하고 있으니, 검색해 보시길 권장 드립니다. 처음 보는 라이브러리를 사용하게 되면 어떻게 구현되어 있는지 깃허브 등..

1. 단일변수 1-1. 연속형 정규성 검정 One Sample T-Test(일표본 평균검정) # One Sample T-Test : ## 귀무가설 H0 - 특정 값은 집단의 평균과 다르지 않다. (H0확률 = p-value, 0.05 미만이면 기각) ## 연구가설 H1 - 특정 값은 집단의 평균과 다르다. stats.ttest_1samp(Series, value) # 집단의 평균(Series) vs 검증하고자 하는 값(value) 1-2. 범주형 비율 검정(ex. 연구가설 H1-집단 내 남녀 비율은 차이가 있다) 2. 다변수 2-1. 범주형 'X' & 연속형(정규분포) 'Y' Two Sample T-Test(이표본 평균검정), 등분산 검정(Levene Test) 등분산 검정 결과에 따라(이분산, 등분산)..