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공공데이터 with 샤이니 10_2 - 확률 밀도 함수, 회귀 분석, 주성분 분석 추가하기 1. 데이터 APP 개발하기 : 확률 밀도 함수, 회귀 분석, 주성분 분석 추가까지 1) 라이브러리 준비, 마커 클러스터링 까지 # 배포판 작성 # 10_1, 10_2, 10_3, 10_4, 10_5 종합적으로 작성 # 통계분석 8장 - 확률밀도함수, 회귀선, 주성분석 결과를 하나의 탭으로 3개의 열을 나눠서 표현하는 것을 추가! # 1. 라이브러리 준비 library(sp);library(sf);library(leaflet);library(tidyverse);library(raster);library(rgdal);library(tmap);library(mapedit);library(leafem);library(ggfortify);library(grid);library(shiny);library(DT) ..
공공데이터 with 샤이니 9,10 정리 - 샤이니 입문하기, 데이터 분석 app 개발하기 1. 질문 x 2. 내용 공공데이터 with 샤이니 9,10 정리 - 샤이니 입문하기, 데이터 분석 app 개발하기 1. 샤이니 입문하기 CP 9 1) 샤이니 기본 구조 # # 01 # 샤이니 기본 구조 # install.packages("shiny") library(shiny) # ui ui gurobig.tistory.com 3. 정리 1) 오전 - 샤이니 입문 2) 오후 - 데이터 분석 app 개발하기 * 핵심 렌더링 함수 : renderText 반응식을 왜 쓰는지 : 값을 입력했을 때 해당 되는 데이터를 출력하기 위해 마커 클러스터링을 왜 쓰는지 : 데이터 왜곡을 방지하기 위함 필터링 작업을 해야 하는 이유 : 데이터 오류 방지를 위해 배포하는 방법 : shiny Publishing
공공데이터 with 샤이니 9,10 - 샤이니 입문하기, 데이터 분석 app 개발하기 1. 샤이니 입문하기 CP 9 1) 샤이니 기본 구조 # # 01 # 샤이니 기본 구조 # install.packages("shiny") library(shiny) # ui ui
공공데이터 with 샤이니 7,8 정리 - 분석 주제를 지도로 시각화하기, 통계 분석과 시각화 1. 질문 공공데이터 with 샤이니 7,8 질문 - 분석 주제를 지도로 시각화하기, 통계 분석과 시각화 Q1. 해당 코드를 해석해줘 plot_high gurobig.tistory.com 2. 내용 공공데이터 with 샤이니 7,8 - 분석 주제를 지도로 시각화하기, 통계 분석과 시각화 1. 분석 주제를 지도로 시각화하기 CP 7 1) 우리 동네가 옆 동네보다 비쌀까? : 데이터 불러오기 # 3. 우리 동네가 옆 동네보다 비쌀까? # 특정 지역의 평균 가격을 주변 지역과 비교 # 평당 가격(py) gurobig.tistory.com 3. 정리 1) 오전 - 분석 주제를 지도로 시각화하기 2) 오후 통계 분석과 시각화 * 새로 배운 함수 (핵심) 추가된 plot 의 종류 (autoplot) aggregat..
공공데이터 with 샤이니 7,8 - 분석 주제를 지도로 시각화하기, 통계 분석과 시각화 1. 분석 주제를 지도로 시각화하기 CP 7 1) 우리 동네가 옆 동네보다 비쌀까? : 데이터 불러오기 # 3. 우리 동네가 옆 동네보다 비쌀까? # 특정 지역의 평균 가격을 주변 지역과 비교 # 평당 가격(py) 평균 값을 모든 지도에 표시 # 마커스 클러스터링 = 지도에 표시되는 마커가 너무 많을 때, 특정한 기준으로 하나의 클러스터로 묶어주는 방법 # 데이터 불러오기 ----- # 데이터 준비 # 아파트 가격 load("./data/apt_price.rdata") head(apt_price) # 최고가 레스터 데이터 load("./data/apt_high.rdata") head(apt_high) # 급등한 지역 레스터 데이터 load("./data/apt_hot.rdata") head(apt_hot..
공공데이터 with 샤이니 7,8 질문 - 분석 주제를 지도로 시각화하기, 통계 분석과 시각화 Q1. 해당 코드를 해석해줘 plot_high
공공데이터 with 샤이니 6,7 정리 - 지오 데이터프레임 만들기, 분석 주제를 지도로 시각화하기 1. 질문
공공데이터 with 샤이니 6,7 - 지오 데이터 프레임, 분석 주제를 지도로 시각화하기 1. 지오 데이터 프레임 CP 6 1) 전처리한 주소 데이터 + 지오 코딩 데이터 (경도, 위도 = 좌표) 합치기 // 결측치 제거까지 # 지오 데이터프레임 # 전처리 완료한 데이터 불러오기 apt_price
공공데이터 with 샤이니 6,7 질문 - 지오 데이터 프레임, 분석 주제를 지도로 시각화하기 Q1. 해당 코드에서 공백이 중요한 이유가 뭐야? "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs" "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs"의 공백은 CRS 정의의 다른 구성 요소를 구분하기 때문에 중요합니다. 이 CRS 정의에서 "+proj=longlat"은 사용된 투영을 지정하며, 이 경우 간단한 경도-위도 좌표계입니다. "+datum=WGS84"는 좌표에 대한 참조 프레임을 정의하는 데 사용되는 지구의 모양 및 크기 모델인 사용된 측지 데이텀을 지정합니다. "WGS84"는 글로벌 타원체 모델을 기반으로 일반적으로 사용되는 데이텀입니다. 마지막으로 "+no_defs"는 CRS 정의에 추가할 추가 매개변수나 정의가 없음을 지정합니다. 이러한 서로 다른 구성 ..
sqld 2일차 질문 1. select * from emp; 를 예시로 들면 select -> from 순서대로 진행되는거니깐 select이 먼저 실행되는거 아니야? SQL 쿼리에서 SELECT 문은 일반적으로 작성되는 첫 번째 절이지만 실행되는 첫 번째 문일 필요는 없습니다. SQL 쿼리가 실행되면 데이터베이스 관리 시스템은 먼저 쿼리를 구문 분석하여 구조와 구문을 이해합니다. 그런 다음 쿼리의 다양한 절을 논리적 순서로 평가하여 결과 집합을 생성합니다. 따라서 SELECT 문은 일반적으로 작성되는 첫 번째 절이지만 항상 데이터베이스에서 실행되는 첫 번째 문은 아닙니다. 다른 절이 실행되는 순서는 사용 중인 특정 쿼리 및 데이터베이스 관리 시스템에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 "SELECT * FROM emp"와 같은 ..

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