My Data Story

◈ '시계열 데이터 분석 절차' 목차 ◈ 1. 시계열 데이터 분석 절차(1/6) - 시계열 데이터 패턴 추출 2. 시계열 데이터 분석 절차(2/6) - 시계열 데이터 분리 3. 시계열 데이터 분석 절차(3/6) - 시계열 데이터 전처리(1) 시계열 데이터 내 X요인들간의 관계를 파악하고 X요인에 대한 데이터 전처리 방법을 살펴보자 4. 시계열 데이터 분석 절차(4/6) - 시계열 데이터 전처리(2) 5. 시계열 데이터 분석 절차(5/6) - 시계열 레퍼런스 모델 구현 및 성능 확인 6. 시계열 데이터 분석 절차(6/6) - 분석 종료 위한 잔차 진단 시계열 예측 정확성을 높일 수 있도록 현실적인 데이터 패턴을 반영하여 X요인과 Y요인에 대해 데이터 전처리를 진행해야 한다. X요인에 필요한 데이터 전처리는..

◈ '머신러닝 프로젝트 절차' 목차 ◈ 1. 머신러닝 프로젝트 절차(1) - 큰 그림 보기 2. 머신러닝 프로젝트 절차(2) - 데이터 샘플링 및 훈련/테스트 세트 만들기 3. 머신러닝 프로젝트 절차(3) - 데이터 이해를 위한 탐색 4. 머신러닝 프로젝트 절차(4) - 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비 머신러닝 알고리즘에 주입하기 위해 Null 처리, 범주형 변수에 대한 수치화, 특성 스케일링 등을 고려하여 데이터를 정제한다. 5. 머신러닝 프로젝트 절차(5) - 모델 훈련 및 검증 6. 머신러닝 프로젝트 절차(6) - 모델 세부 튜닝 7. 머신러닝 프로젝트 절차(7) - 시스템 론칭 데이터 정제 작업은 모델링하는 과정에서 반복적으로 수정 및 구현하는 작업이기 때문에, 이를 함수로 만들어 자동화해두..