데굴데굴 데이터분석

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🕑 데이터 선언 unemploy.df=read.csv("BOK_unemployment_rate.csv") oil.df=read.csv("BOK_energy_oil.csv") exchange.df=read.csv("BOK_exchange_rate_krw_usd.csv") unemploy.ts=ts(unemploy.df$unemployment_rate, start=2000, frequency=1) oil.ts=ts(oil.df$oil, start=c(1994,1), frequency=12) exchange.ts=ts(exchange.df$exchange_rate_krw_usd, start=c(1980,..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🕑 quantmod 패키지 🕑 getSymbols( ) 함수 : 파이낸스 데이터 불러오기 quantmod 패키지의 getSymbols( ) 함수를 통해 야후 파이낸스 데이터를 ts data 형태로 불러올 수 있습니다. 주말도 알아서 제외해줍니다. 🕑 getSymbols("META", src = "yahoo", from = as.Date("2015-08-01"), to = as.Date("2016-08-31")) ## quantmod ## 페이스북 데이터 불러옴 ## FB에서 META로 이름이 바뀌었으므로 META로 키값 지정 install.packages("quantmod") library(quan..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🕑 ts Data로 변환하기 : ts( ) 함수 앞선 포스팅에서 살펴보았듯이 시계열 데이터 분석을 위해서는 ts 데이터가 필요합니다. 이번 포스팅에서는 일반적인 csv 파일, 즉 데이터프레임을 시계열 데이터로 바꾸기 위한 ts( ) 함수 를 알아봅시다. ## 클래스 확인 결과 data.frame 출력 ## 이를 시계열 데이터로 바꿔줘야 함 head(exchange1.df) is.ts(exchange1.df) class(exchange1.df) >> ## date exchange_rate_krw_usd ## 1 1980 1 586.1 ## 2 1980 2 603.0 ## 3 1980 3 625.0 #..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🕑 시계열 자료 준비 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 하나 혹은 다수의 변수가 측정된 데이터입니다. cross sectional data, 즉 횡단면 데이터에 비해 적은 객체를 가지고 있으며, 하나의 객체에 대한 측정량을 다룹니다. longitudinal data는 여러 명의 데이터를 시간의 흐름에 따라 측정한 데이터로써, 시계열 + cross sectional data의 성격을 띕니다. 분석하기 위해서는 꽤나 복잡한 모델이 필요합니다. 또한 시계열 데이터는 관측 주기가 데이터에 항상 따라옵니다. 주로 일별, 월별, 년도별로 주기를 정하며, 예시로는 POS데이터 / 카드데이터 / 코스피지수판매량..