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Forecasting using Moving Averages with the Yahoo Financial Library 이동 평균은 금융 데이터의 추세와 패턴을 식별하기 위해 금융 예측에 널리 사용되는 기술입니다. pandas_datareader 위에 구축된 Python 라이브러리인 Yahoo Financial 라이브러리는 이동 평균을 사용하여 예측을 수행하는 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 Yahoo Financial 라이브러리의 기능을 살펴보고 이동 평균을 사용하여 예측하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다. Getting Started Yahoo Financial 라이브러리에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 금융 분야에서 예측의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 예측은 과거 데이터를 사용하여 주식 가격 및 환율과 같은 미래 이벤트에 대한 예측을 수행하는 프로세스입니다. 미래의 추세와 패턴을 이해함으로써 금융 .. 2023. 1. 25.
Technical Analysis using the Yahoo Financial Library 기술적 분석은 과거 가격 및 거래량과 같은 시장 활동에 의해 생성된 통계를 분석하여 증권을 평가하는 방법입니다. pandas_datareader 위에 구축된 Python 라이브러리인 Yahoo Financial 라이브러리는 재무 데이터에 대한 기술 분석을 수행하기 위한 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 Yahoo Financial 라이브러리의 기능을 살펴보고 기술 분석에 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다. Getting Started Yahoo Financial 라이브러리에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 재무에서 기술적 분석의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 기술 분석은 투자 결정 및 위험 관리 전략에 영향을 줄 수 있는 주식 가격과 같은 재무 데이터의 패턴을 식별하는 데 사용됩니다. 또한 기술 분.. 2023. 1. 25.
Financial Statistical Analysis using the Yahoo Financial Library 통계 분석은 재무 데이터를 이해하고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리기 위한 금융 산업의 필수 도구입니다. pandas_datareader 위에 구축된 Python 라이브러리인 Yahoo Financial 라이브러리는 금융 통계 분석을 수행하기 위한 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 Yahoo Financial 라이브러리의 기능을 살펴보고 재무 통계 분석에 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다. Getting Started Yahoo Financial 라이브러리에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 재무에서 통계 분석의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 통계 분석을 통해 금융 기관은 투자 결정, 위험 관리 및 사기 적발을 알릴 수 있는 재무 데이터의 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 또한 통계 분석을 사용.. 2023. 1. 25.
How Data Science is Used in Finance with Python 데이터 과학은 금융을 포함한 많은 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 지닌 빠르게 성장하는 분야입니다. 금융산업은 금융거래, 주가, 시장동향 등 방대한 양의 데이터를 다룬다. 이 데이터에 데이터 과학 기술을 적용함으로써 금융 기관은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 과학을 위한 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python을 사용하여 금융에서 데이터 과학이 어떻게 사용되는지 살펴봅니다. Getting Started Python을 사용하여 금융에서 데이터 과학이 어떻게 사용되는지 구체적으로 살펴보기 전에 먼저 금융에서 데이터 과학의 중요성에 대해 논의해 봅시다. 데이터 과학은 금융 기관이 금융 데이터의 패턴과 추세를 식별하여 투자 결정, 위.. 2023. 1. 25.
How to use Python for data visualization in real-world projects Python으로 대화형 대시보드를 만드는 것은 명확하고 매력적인 방식으로 데이터를 탐색, 시각화 및 전달하는 좋은 방법입니다. 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어 등 관계없이 대화형 대시보드를 만들 수 있으면 데이터를 더 잘 이해하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 대화형 시각화를 만드는 가장 강력한 도구 중 하나는 Plotly에서 개발한 Dash라는 라이브러리입니다. Dash를 통해 사용자는 데이터를 표시하고, 시각화를 생성하고, 사용자가 실시간으로 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있는 대화형 웹 기반 대시보드를 만들 수 있습니다. Dash를 시작하려면 먼저 Dash와 종속 항목인 Plotly 및 Flask를 설치해야 합니다. 터미널에서 다.. 2023. 1. 25.
Tips and Tricks for Data Visualization in Python 데이터 시각화는 크고 복잡한 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 되므로 데이터 분석의 필수 부분입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 효과적인 데이터 시각화를 만들기 위한 몇 가지 팁과 요령을 살펴봅니다. 1. Choose the Right Plot 데이터 시각화와 관련하여 선택할 수 있는 다양한 유형의 플롯이 있습니다. 각 플롯에는 고유한 강점과 약점이 있으며 데이터와 목표에 적합한 것을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어 산점도는 두 변수 간의 관계를 시각화하는 데 유용하고 막대 차트는 다른 그룹의 값을 비교하는 데 더 좋습니다. 2. Keep it Simple 데이터 시각화의 가장 중요한 원칙 중 하나는 단순성을 유지하는 것입니다. 복잡한 시각화는 해석하기 어려울 수 있으며 청중을 오도할 수.. 2023. 1. 25.
The importance of data visualization in data analysis The Importance of Data Visualization in Data Analysis 데이터 분석과 관련하여 고려해야 할 가장 중요한 사항 중 하나는 결과를 효과적으로 전달하는 방법입니다. 데이터 시각화는 이를 달성하기 위한 데이터 분석가의 툴킷에서 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 첫째, 복잡한 정보를 쉽게 전달할 수 있습니다. 잘 디자인된 시각화는 많은 정보를 명확하고 간결한 방식으로 전달할 수 있으므로 다른 사람들이 분석의 주요 통찰력과 결과를 쉽게 이해할 수 있습니다. 이는 데이터 분석에 대한 강력한 배경 지식이 없는 이해 관계자와 작업할 때 특히 중요합니다. 둘째, 데이터 시각화는 원시 데이터를 보면 즉시 명확하지 않을 수 있는 패턴과 추세를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이.. 2023. 1. 25.
How to use Python for data pipeline management Introduction 데이터 파이프라인 관리는 데이터 처리의 다양한 단계를 통해 데이터가 원활하고 효율적으로 흐르도록 보장하므로 데이터 엔지니어링의 중요한 측면입니다. 풍부한 라이브러리 및 프레임워크 에코시스템을 갖춘 Python은 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 탁월한 선택입니다. 이 기사에서는 데이터 파이프라인 관리에 Python을 사용하기 위한 몇 가지 모범 사례와 도구를 살펴봅니다. Data pipeline management with Python Python을 사용하여 데이터 파이프라인을 관리하는 방법에는 여러 가지가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다. 수동 스크립팅 : 이 접근 방식에는 데이터 파이프라인의 각 단계를 처리하는 자체 스크립트.. 2023. 1. 25.
How to use Python for data lake management Introduction 데이터 레이크는 대규모 데이터 세트를 저장, 관리 및 분석하는 데 점점 더 많이 사용되는 방법이 되었습니다. 이를 통해 조직은 사전 처리 또는 스키마 정의 없이 원시 형식으로 데이터를 저장할 수 있으므로 다양한 소스의 데이터를 쉽게 저장하고 분석할 수 있습니다. Python은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 광범위한 라이브러리 및 프레임워크를 제공하므로 데이터 레이크 작업을 위한 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 데이터 레이크 관리에 Python을 사용하는 방법을 살펴봅니다. Python에서 데이터 레이크 관리에 사용할 수 있는 다양한 라이브러리 및 프레임워크에 대해 논의하고 이를 사용하여 처음부터 데이터 레이크를 생성하는 방법의 예를 제공합니다. Settin.. 2023. 1. 25.
How to Use Python for Data Warehousing 데이터 웨어하우징은 중앙 위치에서 대량의 데이터를 수집, 저장 및 관리하는 프로세스입니다. 이 데이터는 종종 비즈니스 인텔리전스, 보고 및 분석에 사용됩니다. Python은 방대한 라이브러리 및 프레임워크 생태계 덕분에 데이터 웨어하우징을 위한 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 데이터 웨어하우징에 Python을 사용할 수 있는 다양한 방법을 살펴봅니다. Extract, Transform, Load (ETL) 데이터 웨어하우징의 첫 번째 단계는 데이터베이스, API 및 플랫 파일과 같은 다양한 소스에서 데이터를 추출하는 것입니다. Python에는 PostgreSQL용 psycopg2, MySQL용 mysql-connector-python 및 SQL Server용 pyodbc와 같은 다양한 데이터 소스에 연.. 2023. 1. 25.
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