MA2 [삼성 SDS Brightics]# 02-2. 개인프로젝트(2) Kaggle 평균 기온 예측하기 - 시계열 분석 (MA / EWMA) 안녕하세요! 삼성 SDS Brightics 서포터즈 3기 서영석입니다. 지난 포스팅에서 진행했던 날씨 예측에 이어 두 번째 포스팅을 하려고 합니다 :) 이전 포스팅에서는 데이터의 선정 기준, MA와 EWMA 기법 소개, Brightics Studio에서의 실습 까지 보여드렸는데요! https://blog.naver.com/dudtjr4915/222791865572 [삼성 SDS Brightics]# 02-1. 개인프로젝트(1) Kaggle 날씨 데이터 예측하기 - 시계열 분석 (MA ) #02.kaggle 날씨 데이터 예측하기 - 시계열 분석 (MA / EWMA) 안녕하세요! 드디어 'Brightics ... blog.naver.com 아직 이전 포스팅을 못 보신 분들은 한번 보고 오시면 좋을 것.. 2022. 7. 5. [삼성 SDS Brightics]#02-1. Kaggle 평균 기온 예측하기 - 시계열 분석 (MA / EWMA) #02 .kaggle 날씨 데이터 예측하기 - 시계열 분석 (MA / EWMA) 안녕하세요! 드디어 'Brightics 서포터즈 3기' 두번째 미션을 들고 왔습니다. 저에게는 이번 미션을 받고 설렘 반 걱정 반이였습니다 아무래도 처음 주어진 찐 미션이라고 생각하다보니 좋은 주제를 선정하고 싶었습니다. 그런데 데이터를 찾는 것부터가 쉽지 않더라구요..! 어떤 활동이던 데이터를 확보하고 주제를 정하는 것이 난관인 것 같습니다 하하핳.. 그래서 저만의 데이터 선정 기준을 정하고 데이터를 고르다보니 더 수월하게 골랐습니다! 1. 데이터 선정 기준 첫째, 자신이 흥미로운 데이터를 선택할 것. 처음 데이터 분석을 시작할 때, 어렵기도 하고 관련 지식이 부족한 경우 데이터 자체를 이해하기 어려웠던 것 .. 2022. 6. 28. 이전 1 다음
