페르소나

Intro OS : MacOS, Monterey, v12.6 HW : Arduino UNO R3 board SW : Visual Studio Code, so-called vscode python : 3.10.7 arduino board setting with vscode in macOS python library pyserial을 이용한 arduino serial 통신 1. Arduino Board Setting & Error Solutions 2. Arduino : Initialize, Serial, Verify, Upload Requirements vscode arduino-cli : brew install arduino-cli vscode extensions Arduino C/C++ or C/C++..

Requirements - Editor : VScode - python 3.10 - requests 2.28.1 : builtin function - BeautifulSoup4 4.11.1 : pip3 install 1. 공공데이터포탈 회원가입 및 데이터 활용신청 web site : data.go.kr 검색어 굴뚝 데이터활용신청하기 오픈 API : 한국환경공단 굴뚝자동측정기기 측정결과 활용신청 마이페이지 ... 아래 인증키 생성 code 작성에 필요한 요청변수 및 출력결과 예시 2. python code # -*- coding: utf-8 -*- # python3의 경우 삭제 from urllib.parse import urlencode, unquote import requests import pprin..

Recomend Extensions Korean Language Pack for Visual Studio Code : vscode 한국어팩 Image preview Git Extension Pack : git History, Project Manager, GitLens, gitignore, Open in GitHub / Bitbucket / VisualStudio.com Git Graph : view of repository History python Prettier Code formatter : vscode 자동 정렬 Bracket Pair Color DLW : { } color 가독성 indent-rainbow : 들여쓰기 가독성 vscode-icons : icon 가독성 IntelliCode : 자..

macOS 공장 초기화 appleID : .... macOS 초기상태는 terminal, safari 밖에 없으니... terminal은 iterm2으로 safari는 google-chrome으로 변경 1단계 : terminal 부터 시작 home brew를 설치하고 iterm2, oh-my-zsh & oh-my-zsh plugin(iterm2 사용을 편하게) brew cask 설치 후 google-chrome, ... 설치 gogo appStore 설치가 필요한 것과 공홈 설치가 필요한 녀석은 chrome browser로 .... 1단계가 끝나면 이제 기본 환경은 iterm2와 chrome으로 시작... 아래는 위에서 설명한 1단계를 위한 작업 순서... ### homebrew install /usr/..

INTRO 1999년 미국 회사의 CEO와 성과 자료 1. 표의 빈칸에 해당하는 기초 통계량을 구하시오. 2. profits에 따른 CEO의 salary에 대한 산점도를 그리고 상관계수를 구하시오. 3. profits에 따른 CEO의 salary에 대한 단순선형회귀식을 구하고 분석하시오. 4. profits과 age, sales에 따른 CEO의 salary의 회귀식을 구하고 분석하시오. 5. profit, age, sales, tenure, assets에 따른 CEO의 salary의 회귀식을 구하고 분석하시오. 6. 후진제거법으로 최적의 회귀식을 찾으시오. 단, salary를 종속변수로 한다. 7. 전진선택법으로 최적의 회귀식을 찾으시오. 단, salary를 종속변수로 한다. 8. 단계적방법으로 최적의 ..

INTRO forecast package : auto.arima, forecast R console> install.packages.("forecast") 시계열 자료 분석 및 모형 예측 [예제] 1871~1970년 아스완 댐에서 측정한 나일강의 연간 유입량 시계열 데이터 test_time_series_analysis.R rm(list=ls()) library(forecast) library(TTR) ## Nile time-series data Nile str(Nile) class(Nile) mode(Nile) summary(Nile) par(mfrow=c(1,1)) plot(Nile) 출력결과 > ## Nile time-series data > Nile Time Series: Start = 1871 E..

시계열 자료 분석 [예제] 1947~1979년 영국 월별 폐질환 사망자에 관한 시계열 자료 test_time_series_analysis.R rm(list=ls()) ## Seasonal Factor ldeaths plot(ldeaths) 출력결과 > ## Seasonal Factor > ldeaths Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1974 3035 2552 2704 2554 2014 1655 1721 1524 1596 2074 2199 2512 1975 2933 2889 2938 2497 1870 1726 1607 1545 1396 1787 2076 2837 1976 2787 3891 3179 2011 1636 1580 1489 1300 1356 ..

INTRO 1. 정상성(Stationary) 2. 시계열 모델(Time-Series Model) 2.1. 자기회귀 모델(AR Model, Auto-Regressive Model) 2.2. 이동평균 모델(MA Model, Moving Average Model) 2.3. 자기회귀누적이동평균 모델(ARIMA Model, Auto-Regressive Intergrated Moving Average Model) 2.4. 분해 시계열 - 추세요인(Trend Factor) - 계절요인(Seasonal Factor) - 순환요인(Cyclical Factor) - 불규칙요인(Irregular Factor) 1. 정상성 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터를 시계열 자료(Time-Series Data)라고 한다. 시계열 분석..