쩐시

R의 ggplot2 ,파이차트&막대그래프 마스터하기 - 완벽한 논문을 위한 R 프로그래밍 분석

쩐시 — Thu, 26 Aug 2021 07:58:39 GMT

https://brunch.co.kr/@sjh001/47 앞선 글에서 나는 서울시 음식점 창업 관련 분석을 R ggplot2 패키지의 다양한 시각화 함수를 이용해 표현하고자 했다. 이번 글에서는 그 중 '파이 차트' 제작과정만 따로 서술하고자 했다. 왜냐하면 가장 시간이 오래걸리고 나같은 초보자에게 어려웠기 때문이다... :( 기존 활용했던 교재에서도

코로나 후, 어떤 음식업종의 개업&폐업이 늘었나 - 완벽한 논문을 위한 R 프로그래밍 분석

쩐시 — Thu, 26 Aug 2021 06:33:18 GMT

이번 프로젝트는 서울시 음식점 현황에 관한 것입니다. 먹거리 천국 서울에는 정말 다양한 음식점들이 있습니다. 그리고 경제가 어려워지면서 가장 뛰어들기 좋은 창업 아이템도 바로 요식업이죠. 가장 인기많은 요식업 업종은 무엇이며 코로나 이후로 창업자들의 선호는 어떻게 변했을까요? 사용된 자료는 지방행정인허가데이터개발에서 제공하는 인허가를 받은 서울시 일반음식

코로나 전후, 서울 지하철 역별 승하차 인원 비교분석 - 완벽한 논문을 위한 R 프로그래밍 분석

쩐시 — Tue, 24 Aug 2021 06:10:14 GMT

21년도 역별 승하차인원 관련 분석을 공부하면서, 2년전인 19년도와 비교하는 것이 흥미롭다 생각하여, 간단하게 만들어 봤습니다 :) 데이터는 공공데이터포털에서 '지하철 호선별 역별 승하차 인원'의 21년도와 19년도 자료를 찾아 각각 7월 한달로 가공하여 분석하였음을 참고해주시기 바랍니다. 제일 먼저, 분석에 활용할 데이터 셋은 아래 두 가지 입니다

R단계구분도: 2021 서울시 미세먼지 지도 그리기 - 완벽한 논문을 위한 R 프로그래밍 분석

쩐시 — Mon, 23 Aug 2021 05:22:00 GMT

앞서 2021 서울시 미세먼지 관련 분석을 총 4차례에 거쳐 글을 올렸다. 주제가 흥미롭기도 하고 활용할 수 있는 아이디어도 많았던 것도 있지만, 더 내가 열심히 하고 싶었던 이유는 논문에 들어갈 단계구분도 기능 때문이였다. 비록 논문에 내가 넣어야 할 것은 중국 지도지만... 어찌됐든 코딩 구현은 대동소이할 것이라 믿는다 ㅠ 교재에서는 단계구분도 까지는

R 프로그래밍 - 2021 서울대기오염 분석 4(최종) - 데이터 분석

쩐시 — Fri, 20 Aug 2021 07:36:34 GMT

앞서 데이터 전처리까지 끝난 seoulair 데이터를 여러가지 방면으로 분석해보도록 한다. 참고로, soeulair 데이터는 아래와 같다. 최종 분석 결과는 " 미세먼지와 초미세먼지는 서로 영향력이 있으며, 비례관계를 가진다 " <분석 목록> 1. 연간 미세먼지 평균 2. 미세먼지가 가장 심했던 날짜 3. 구별 미세먼지 평균 비교 4. 계절별 분석 5

R 프로그래밍 - 2021 서울대기오염 분석 3 - 데이터 전처리

쩐시 — Fri, 20 Aug 2021 05:01:36 GMT

앞서 통합한 df_new 데이터를 분석 전 가공해야하는 단계가 왔다. 아래와 같은 4단계의 전처리 process를 기억하면 좋을 듯 한다. 1. 분석변수 추출 & 변수이름 변경 2. 변수의 결측치, 이상치 확인 후 처리 3. 파생변수 만들기 4. 분석 데이터 최종 확인 1. 분석변수 추출 & 변수이름 변경 제일 먼저, 원재료를 다른 이름으로 복제시켜

R 프로그래밍 - 2021 서울대기오염 분석 2 - 문자형 변수 데이터 유형 변환

쩐시 — Thu, 19 Aug 2021 10:52:52 GMT

앞 단계에서 어찌어찌 1년치 서울대기오염 데이터 통합까지 성공했다. 그리고 만든 테이블을 좀 살펴보았다. 역시 str()로 변수들의 유형이 좀 이상하다는 것을 확인했다. 이상함을 느꼈던 것은 날짜를 가장 오래된 것들 부터 arrange()하려고 했더니 cha 에러 나는것을 확인하면서 다른 변수들의 오류도 확인. 처러해야할 문제는 두 가지 였다. 1.

R 프로그래밍 - 2021 서울대기오염 분석 1 - 엑셀 데이터 결합

쩐시 — Thu, 19 Aug 2021 09:46:00 GMT

공공데이터 사례분석 공부를 통해 논문의 완벽성을 높히고자 교재를 빌려 공부하고 있다. * 교재명:R을 이용한 공공데이터 분석(2021) 그 중 첫 번째 프로젝트는 1년치 서울미세먼지 데이터 분석이다. 교재에서는 2019년 1년치 데이터 파일을 제공했지만, 나는 최신 데이터를 쓰고 싶어서 직접 '서울특별시 대기환경정보 웹사이트'에 방문하여 20200817~

R 프로그래밍 - 비슷한 어문2 - %in% | count&group_by

쩐시 — Mon, 16 Aug 2021 05:35:57 GMT

문제를 볼때 마다 어떤 구문을 사용할 지, 같은 결과가 나오는지 실험하면서 같은 결과를 가지는 R구문을 앞으로도 계속 정리해가겠습니다 :) 분명 저는 계속 까먹고 또 실수를 할거기 때문! 이번 글은 아래 두 가지 항목입니다 1. filter - %in% c() vs filter 2. count() vs group_by + group_by + summ

R 프로그래밍 - 비슷한 어문1 - filter&select | arrange&relocate

쩐시 — Sat, 14 Aug 2021 06:54:09 GMT

R을 공부하면서, 비슷한 문법들이 굉장히 헷갈린다. 예로, 변수 몇개만 출력하고 싶을 때 , filter를 써야하는지 select를 써야하는지 혼동할 때가 많다. (너무 초짜라서...익숙하지 않다) 내 생각을 정리할 겸, 두 가지 정도로 본문을 구성해보았다. 1. filter vs select 2. arrange vs relocate 1. Filter o

R 프로그래밍 - API 반복 호출 오류 - 완벽한 논문을 위한 R 프로그래밍 분석

쩐시 — Tue, 10 Aug 2021 08:04:49 GMT

수업을 들으면서 당초 막혔던 부분을 2차로 풀어보니 성공해서 저와 같은 'API호출'문제를 겪고 계신 학생분들에게 큰 힘이되었으면 합니다...! 많이든 fastcampus로 R 프로그래밍 공부를 할텐데 치명적인 단점으로 Q&A가 안된다는 점...저도 막힐때 마다 블로그 돌아돌아 계속 수정해나갔네요 ㅠㅠ 같이 풀어나가 봅시다 공공 데이터 API 반복문

R 프로그래밍 - PCA 차원축소(img) - 완벽한 논문을 위한 R 프로그래밍 분석

쩐시 — Tue, 10 Aug 2021 04:26:11 GMT

R 언어로 참 많은 것을 할 수 있는 것 같습니다. 그 중에서 이미지의 화소를 조절하는 기능도 있어, 아래와 같이 실습 과정 공유합니다. 이 기능은 데이터 용량을 줄이는데 가장 최적의 이미지 화소를 선택하게 해줍니다 :) 1. 데이터 확인 library (jpeg) crete <- readJPEG('crete.jpg') # 내가 가장 좋아하는 그림을

R프로그래밍 - 머신러닝 프로세스 정리 - 완벽한 논문을 위한 R 프로그래밍 분석

쩐시 — Tue, 10 Aug 2021 03:34:30 GMT

논문 작성 시 그리 복잡한 머신러닝은 사실 필요없다. 나에게 필요한 것은 그 중 Logistic regression 정도가 된다. 그러지만 어느정도 전반적인 지식을 쌓기 위해 공부하던 도중, 머신러닝(지도학습) 분석 프로세스의 공통적인 패턴이 보여서, 나름 아래와 같이 정리해 보았다. 보통 지도학습 머신러닝의 정확도를 검증할때 위의 다섯가지 방법을 고루

R 프로그래밍 - Project1 - 완벽한 논문을 위한 R 프로그래밍 분석

쩐시 — Mon, 09 Aug 2021 08:13:30 GMT

논문 작성 시 필요한 R 프로그래밍을 혼자서 해보겠다고 한지 몇 달 된 것 같다... 마감이 몇 달 안남았는데 다시 보기가 싫은 이 마음! 통계를 통해서 단계분석표는 물론 복잡한 회귀분석으로 기술분석 해야하는데 참.. 몸은 게으른데 마음은 안따라줘서 힘들다 (결론은 게을러서 안하고 있다는 뜻) 수업에서 배운 첫 번째 프로젝트를 정리하였다. 하고나면 너무

SQL 구문정리 - 6. 조건 연산자, with문, 트랜잭션

쩐시 — Tue, 03 Aug 2021 08:49:55 GMT

1. 조건연산자 case -- if/else문과 같은 로직을 구사할 수 있다. 다양한 조건문 처리 가능 ## 실습select sum ( case when rental_rate = 0.99 then 1 else 0 end ) as "C", sum

SQL 구문정리 - 5. 데이터 타입과 제약조건

쩐시 — Tue, 03 Aug 2021 07:27:55 GMT

1. 데이터 타입 Boolean -- 참과 거짓에 대한 값을 저장하는 데이터 타입 True = t, 1, y, yesFalse = 0, no## 참 값 추출select *from stock_availabilitywhere available = 'yes' ; -- where available ;or where available = 'no' ;

SQL 구문 정리 - 4. 데이터 조작 및 테이블 관리

쩐시 — Wed, 28 Jul 2021 10:11:23 GMT

1. 데이터 조작 insert -- 빈 테이브에 데이터를 삽입 ## 기본insert into link(url, name)values(),(),;commit ; ## 테이블을 테이블에 입력 " 테이블 구조 + 데이터 복제 "create table link_tmp as -- link테이블 구조 복제select *from linkwhere 0=1 ;insert

SQL 구문정리 - 3. 집합 연산자와 서브쿼리

쩐시 — Wed, 28 Jul 2021 06:05:52 GMT

1. 집합 연산자 union ## 기본 union -- 단순한 데이터 결합 + 같은 값(중복)제거select * -- name or amountfrom sales2007_1unionselect *from sales2007_2 ; ## order by -- 기본적으로 구문 맨 마지막 문장에 넣어준다select *from

SQL 구문 정리 - 2. 조인과 집계 데이터

쩐시 — Tue, 27 Jul 2021 10:55:24 GMT

1. 조인 조인의 종류- inner join: 특정 컬럼을 기준으로 정확히 매칭된 집합을 출력한다.- outer join: 한쪽의 집합은 모두 출력하고 다른 한쪽의 집합은 매칭되는 컬럼의 값만- self join: 동일한 테이블 끼리의 특정 컬럼을 기준으로 매친되는 집합 출력- full outer join: 모든 조인을 출력- cross join: 조인되

SQL 구문 정리 - 1. 데이터 조회와 필터링

쩐시 — Tue, 27 Jul 2021 05:40:58 GMT

SCMer로 성장하기 위해 배우기 두달 된 SQL/R언어, 역시 돌아서면 까먹고 또 까먹네요. 온라인 학습의 한계가 있기 때문에, 다시 복습하며 감각을 익혀야겠습니다. + 저는 fastcampus 에서 학습했는데, 사실 막히거나 어려운 부분 질문도 못해서, 만약 시간이 진짜 여유롭다면 국비지원 6개월 하고 싶습니다 :( + SQLD는 msSQL, Ora