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안녕하세요 !! Django 를 다시 복습할 겸 처음부터 아주 천천히 앱을 만들어보는 과정을 기록하기로 했습니다. Django는 파이썬의 대표적인 풀스텍 웹 프레임워크로 전세계 프로그래머들이 많이 사용하고 있습니다. 대표적으로는 인스타그램과 스포티파이 등 세계적인 어플리케이션들이 Django로 만들어졌죠. Flask나 nodejs 로 백엔드를 작업하시다가 Django 를 써보시면 분명 굉장히 편리하실거에요. 이번에 제가 만들 앱은 Music Controller App 인데요 Django 로 만들면서 프론트는 React 를 활용해볼 생각입니다. React는 제가 직접 써보는 것이 거의 처음이라서 많이 배우면서 해야될 거 같아요. 그러면 Django 의 설치부터 기본적인 세팅까지 해보도록 하겠습니다. !! ..
주성분 분석 개요 주성분 분석 ( Princial component analysis, PCA )은 서로 상관관계를 갖는 많은 변수를 상관관계가 없는 소수의 변수로 변환하는 차원 축소 기법입니다. 주의해야 할 점은 데이터 하나한에 대한 성분을 분석하는 것이 아닌 여러 데이터들이 모여 하나의 분포를 이룰 때, 이 분포의 주성분을 분석하는 것입니다. 주성분이란 그 방향으로 데이터들의 분산이 가장 큰 방향 벡터를 의미합니다. 변환에 사용되는 소수의 변수를 주성분(princial component) 또는 성분(component)이라고 합니다. 주성분 분석을 토대로 1. 회귀분석에서 설명 변수의 개수 결정 2. 인자분석의 전초작업 3. 군집분석의 전초작업으로 사용됩니다. 주성분 분석 모델 주성분 분석 모델에서 주성..
지수예측모델 지수예측모델(exponential forecasting model)은 단순하면서도 비교적 우수한 단기예측 성능을 보입니다. 지수예측모델은 1. 단순지수평활법(simple exponential smoothing) : 수준 추정 2. 홀트지수평활법(Holt exponential smoothing) : 수준, 기울기 추정 3. 홀트-윈터스지수평활법(Holt-Winters exponential smoothing): 수준, 기울기, 계절 요인 추정 으로 구분할 수 있습니다. 모델을 선정할 때, 시계열의 핵심 성분 (추세, 계절성)과 이러한 성분이 평활법에 어떻게 들어갈지 감안해야 합니다. R 에서는 forcast::ets() 함수를 이용해 지수예측모델을 생성할 수 있는데요. 다음 그림을 보면 이해하기..
시계열 분석 개요 - time series analysis 시계열분석(time series analysis)은 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 사건을 관찰하여 기록한 데이터(=시계열 데이터)를 바탕으로 미래의 관측값을 예측(forecasting)하는 분석 기법입니다. 과거의 관측값을 분석하여 이를 모델링하고, 이 예측 모델을 바탕으로 미래의 관측값을 예측하는 것이지요. 시계열 데이터는 일반적으로 추세 성분(trend component), 계절 성분(seasonal component), 불규칙 성분(irregular component) 등으로 구성되며 이 성분들에 의해 변동된다고 가정합니다. 시계열 분석 절차 1. 시계열 데이터 생성 2. 탐색적 분석을 통해 데이터의 특성 이해 - 시각화(visuali..