201303017_김인우_빅데이터기술 최종발표 자료 목차 Par1. 1. 데이터셋 설명 2. 데이터 분석 3. 알고리즘 적용 4. 수정된 점 5. 최종결과 Part1 데이터셋 설명 먼저 최종 데이터셋은 다음과 같다. 내가 최종적으로 예측하고자 하는 Y값은 game_price이며, 예측에 필요한 feature들은 다음과 같다. Game_positive(게임의 긍정적인 수), game_negative(게임의 부정적인 수), game_owners(게임 소유자들), game_initialprice(게임 초기가격), game_discount(게임의 할인율) 왜 게임 가격 예측인가? 게임가격은 소비자들의 입장에서 매우 민감한 부분 중 하나이다. 민감한 부분인만큼 어떠한 부분이 게임가격에 영향을 미치는지 궁금했다. ..

코드를 보면서 확인해 보겠다. import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from sklearn import linear_model from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt 먼저 필요한 library를 임포트한다. # Excel read pd.set_option('display.max_columns', None) DATA_PATH ="C:/Users/user/Desktop/Data/Data.xlsx" full_dataframe = pd.read_excel(DATA_PATH, sep=',') X = full_dataframe..

201303017_김인우_빅데이터기술 중간발표자료 목차 1. 데이터셋 설명 2. 데이터 분석 3. 분석 진행도 4. 앞으로 해야 할 작업 데이터셋 설명 è 데이터셋의 head(10)까지만 보면 위와같다. 칼럼들은 다음과 같다. è Game_name(게임이름) game_positive(게임의 긍정적인 평가 점수) game_negative(게임의 부정적인 평가 점수) game_owners(게임 소유한 사람 수) game_price(게임 현재 가격) game_initialprice(게임 초기 가격) game_discount(게임 할인 가격) game_languages(게임이 지원하는 언어) game_tags(게임 태그들) 위 데이터셋은 Steamspiapi를 이용해서 python으로 데이터를 모았으며, Ste..

노원역에 위치한 이오냉면을 갔다왔다. 위치는 위와같다. 비빔냉면과 참치주먹밥 만두 다른각도에서의 비빔냉면과 참치주먹밥과 만두 자주 가는 곳 중에 하나이다. 냉면의 매움정도를 선택할 수 있다. 매운맛을 좋아하는 분에게 강추이다.

공릉역에 위치한 대학와플을 다녀왔다. 위치는 위와같다. 초코 머시기 인데 이름이 가물가물... 근데 진짜 맛있었다. 배불렀는데, 와플은 들어간다.

공릉역에 위치한 서양국수집을 다녀왔다. 위치는 위와 같다. 밖에서 보이는 서양국수집 메뉴판은 위와 같다. 크게 스파케티,스테이크,필래프,피자가 있다. 위사진은 필래프사진 ( 김치 치즈 ) 위는 스파게티 깔-끔