EunGyeongKim

시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 순서대로 관측되어 시간의 영향을 받는 데이터를 말함(주가, 실업률 데이터, 통화량, 금리와 같은 데이터). 과거 시계열 데이터의 패턴을 식별하고, 이 패턴을 이용하여 미래의 시계열의 움직임을 예측함 시계열 데이터 구분하기 시계열 데이터는 추세(Trend), 순환변동(Cycle), 계절변동(Seasonal), 우연변동(Random Fluctuations)으로 구분하여 분석 가능 추세 : 장기간에 걸쳐서 이루어지는 변동 순환변동 : 계절변동이 아닌 주기적으로 나타나는 변동 계절변동 : 계절에 따라 나타나는 변동 우연변동 : 규칙적인 움직임이 없는 변동 = 백색잡음 (white noise) 평균이 0이고 분산이 일정한 변동 시계열 예측모델 시계열 회귀분석(time seri..

A/B 테스트 두개의 변형 A와 B를 사용하는 종합 대조실험(controlled experiment) 통계적 가설 검정 또는 2-표본 가설 검정의 형태 두가지 서로 다른 옵션에 대한 사용자의 반응을 측정함으로써 어떤 옵션이 더 효과적인지 검증하는 과정 설계 가설 실험을 통해 무엇을 확인하고 싶은지가 명확해야 함 실험 집단 / 통제 집단 전체 모수 둥 실험조건에 할당되는 사용자들을 어떤 기준으로 구분하고, 어떤 비율로 할당할것인지 정의해야 함 독립변수 설명변수, 또는 예측변수 인과관계에서 원인이 되는 변수 종속변수에 영향을 줄거라고 기대되는 변수 종속변수 독립변수에 의해 영향을 받을것으로 기대되는 변수 인과관계에서 결과가 되는 변수 종속변수의 변화량에 따라 실험의 성과를 판별할 수 있음 측정가능해야 함 종..

In [1]: import datetime import requests import pandas as pd import numpy as np from bs4 import BeautifulSoup In [2]: key = 'key' url = 'https://ecos.bok.or.kr/api/StatisticTableList/'+key+'/xml/kr/1/10000' raw = requests.get(url) xml = BeautifulSoup(raw.text, 'xml') raw_data = xml.find_all('row') data = [] for i in range(len(raw_data)): p_stat_code = raw_data[i].P_STAT_CODE.string.strip() stat_c..