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시계열 분석 기본 소개!

** Python Data Science Training : https://www.edureka.co/data-science-p... ** This @Edureka Video on Time Series Analysis n Python will give you all the information you need to do Time Series Analysis and Forecasting in Python. Below are the topics covered in this tutorial: 1. Why Time Series? 2. What is Time Series? 3. Components of Time Series 4. When not to use Time Series 5. What is Stationarity? 6. ARIMA Model 7. Demo: Forecast Future Subscribe to our channel to get video updates. Hit the subscribe button above. Machine Learning Tutorial Playlist: https://goo.gl/UxjTxm PG in Artificial Intelligence and Machine Learning with NIT Warangal : https://www.edureka.co/post-graduate/... Post Graduate Certification in Data Science with IIT Guwahati - https://www.edureka.co/post-graduate/... (450+ Hrs || 9 Months || 20+ Projects & 100+ Case studies) #timeseries #timeseriespython #machinelearningalgorithms - - - - - - - - - - - - - - - - - About the Course Edureka’s Course on Python helps you gain expertise in various machine learning algorithms such as regression, clustering, decision trees, random forest, Naïve Bayes and Q-Learning. Throughout the Python Certification Course, you’ll be solving real life case studies on Media, Healthcare, Social Media, Aviation, HR. During our Python Certification Training, our instructors will help you to: 1. Master the basic and advanced concepts of Python 2. Gain insight into the 'Roles' played by a Machine Learning Engineer 3. Automate data analysis using python 4. Gain expertise in machine learning using Python and build a Real Life Machine Learning application 5. Understand the supervised and unsupervised learning and concepts of Scikit-Learn 6. Explain Time Series and it’s related concepts 7. Perform Text Mining and Sentimental analysis 8. Gain expertise to handle business in future, living the present 9. Work on a Real Life Project on Big Data Analytics using Python and gain Hands on Project Experience - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Why learn Python? Programmers love Python because of how fast and easy it is to use. Python cuts development time in half with its simple to read syntax and easy compilation feature. Debugging your programs is a breeze in Python with its built in debugger. Using Python makes Programmers more productive and their programs ultimately better. Python continues to be a favorite option for data scientists who use it for building and using Machine learning applications and other scientific computations. Python runs on Windows, Linux/Unix, Mac OS and has been ported to Java and .NET virtual machines. Python is free to use, even for the commercial products, because of its OSI-approved open source license. Python has evolved as the most preferred Language for Data Analytics and the increasing search trends on python also indicates that Python is the next "Big Thing" and a must for Professionals in the Data Analytics domain. For more information, Please write back to us at sales@edureka.in or call us at IND: 9606058406 / US: 18338555775 (toll free). Instagram: https://www.instagram.com/edureka_lea... Facebook: https://www.facebook.com/edurekaIN/ Twitter: https://twitter.com/edurekain LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/edureka

#시계열 분석 #Time Series #Numpy
4.15 총선 - 만 18세 유권자의 영향력은?

2019년 12월 27일 선거연령을 만 18세로 낮추는 공직선거법 개정안이 통과됐다. 2005년 만 19세로 선거연령 하향 이후 만 18세로 낮아진 선거연령이 2020년 4월 15일 제 21대 국회의원 선거에서 어떤 결과를 가져올지 탐구해보자.

#총선 #투표 #정치 #사회
4.15 총선 - 고3 유권자는 얼마나 될까?

투표연령이 만 18세로 낮아짐에 따라 일부 고등학교 3학년도 투표를 하게되었는데 언론에 따라 약간의 차이가 있었다. 데이터를 통해 고등학생 유권자가 얼마나 되는지 확인해보자

#총선 #투표 #정치 #사회 #고등학생
4.15 총선 - 18대~20대 총선 후보자 & 당선자 통계

4.15 총선을 앞두고 중앙선관위에 예비 후보로 등록한 391명을 분석한 결과 '50대 남성' 키워드로 요약 할 수 있었다. 18대부터 20대까지 과거 총선 후보자와 당선자의 통계를 통해 어떤 변화가 있었는지 성별, 연령, 직업, 학력을 통해 알아보자.

#총선 #투표 #정치 #사회 #시각화
유튜브 카테고리별 좋아요, 싫어요, 댓글 비율분석

전반적으로 Music 카테고리가 조회수 대비 좋아요와 댓글수가 많음 Gaming 카테고리의 경우 적은 조회수임에도 불구하고 많은 댓글, 이유는?

#유튜브 #음악 #게임
연봉 상위 1000개 기업 및 업종 분석

공기업 및 공공기관에 포함된 기업이 가장 多 업종별 평균 연봉은 은행이 가장 높음

#연봉 #기업 #취업
지역별 교통사고 사망률 통계 분석

차와 사람끼리의 교통사고가 차와 차끼리의 교통사고보다 얼마나 위험할까? 서울, 부산 등 대도시의 교통사고 발생시 사망률이 타 지역보다 낮은 이유는?

#교통사고 #사망률
신종 코로나 현황(2월) - 지하철이용객, 영화관객 대폭 감소

대구지역의 감염자 수가 457명으로 가장 많고 경북 186명, 서울 39명, 경기 35명 순으로 지역별 감염자가 분포 세계 코로나 감염자 수 순위는 중국-한국-일본-싱가포르 순 코로나 발생 후 서울 지하철 이용객 15%정도 감소 영화 관객은 지난달 대비 45%정도 감소

#코로나 #대구
영화 관객수 분석 1편 - 개봉시기, 상영시간, 장르

액션, 범죄 장르가 평균적으로 높은 관객수를 기록 상영시간이 긴 영화가 흥행 확률이 높다. 봄, 가을 개봉 영화보다는 여름, 겨울 개봉 영화의 관객수가 많다.

#영화
영화 관객수 분석 2편 - 영화배우별 동원 관객수 순위, 선호 장르

2015~2019 개봉 영화 대상 평균 관객수 1위는 황정민 액션, 판타지 장르가 강세

#영화 #배우 #순위
결혼하기에 적절한 부부의 나이차이는 얼마일까?

혼인, 이혼 통계로 바라본 부부의 적절한 나이차이 나이차이가 많이 날수록 이혼할 확률이 올라간다.

#결혼 #이혼
신종 코로나 현황(3월) - 3개의 지표로 알아보는 코로나의 심각성

영화관객수, 지하철 이용객수 급감 넷플릭스, 배달음식 등 관심 증가

#코로나 #영화 #네이버 검색어
코스피와 집값의 관계 - 코스피 지수가 하락하면 집값도 하락할까?

코스피와 집값의 직접적인 관계는 나타나지 않았다. 코스피 지수가 급락한 경우에는 집값 상승폭이 코스피 지수에 영향을 받았다.

#집값 #코스피 #경제