강의 중급 11454
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17738
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11441
코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.
Python이 시계열을 처리할 때 데이터의 소수 자릿수가 혼란스럽습니다.
2017-05-18 10:58:09 0 1 688
별도의 날짜 및 시간 열에 대해 날짜가 미래인지 확인하는 방법은 무엇입니까?
2023-07-31 19:18:47 0 1 578
python - 2천만 개의 구조화된 데이터에 대한 데이터 분석을 수행하는 방법
시계열 분석, 그룹별 분석, 추세 예측을 준비하세요. Python 데이터 프레임을 사용하는 것이 충분합니까?
2017-07-05 10:34:39 0 1 1282
코스소개：데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라 시계열 분석 기술은 데이터 분석 및 예측에 없어서는 안될 부분이 되었습니다. 시계열 분석은 데이터의 패턴과 추세를 밝혀내고 추세를 예측할 수 있습니다. Python은 시계열 분석을 수행하는 데에도 사용할 수 있는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이번 글에서는 Python의 시계열 분석 기법을 간략하게 소개하겠습니다. Python의 시계열 분석은 크게 데이터 읽기 및 정리 측면으로 나누어집니다. 시계열 분석을 수행하기 전에 먼저 해야 할 작업이 있습니다.
2023-06-04 논평 0 1463
코스소개：Python은 강력한 데이터 처리 및 시각화 기능을 통해 데이터 과학 분야에서 널리 사용되는 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 시계열 분석 측면에서 Python은 시계열 데이터를 처리하고 분석하는 데 도움이 되는 풍부한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 이 기사에서는 Python의 시계열 분석의 몇 가지 예를 소개합니다. 1. 데이터 수집 시계열 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터 유형은 타임스탬프와 날짜 개체입니다. Python에 내장된 datetime 모듈은 이러한 유형의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.
2023-06-10 논평 0 1365
코스소개：시계열 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법은 무엇입니까? 시계열 데이터(Time series data)란 시간적 연속성과 상관성을 갖는 시간순으로 배열된 데이터의 집합을 말한다. 시계열 분석은 미래 추세 예측, 순환 변화 발견, 이상값 탐지 등에 사용할 수 있는 중요한 데이터 분석 방법입니다. 이 기사에서는 코드 예제와 함께 시계열 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법을 소개합니다. 데이터 테이블 생성 먼저 시계열 데이터를 저장할 데이터 테이블을 생성해야 합니다. 숫자를 분석하고 싶다고 가정해 보겠습니다.
2023-07-12 논평 0 1394
코스소개：DjangoProphet 시계열 분석 프레임워크를 빠르게 시작하는 방법은 무엇입니까? 소개: 시계열 분석은 시계열 데이터를 예측, 분석 및 모델링하는 중요한 방법입니다. Python에서 DjangoProphet은 Facebook의 Prophet 라이브러리를 기반으로 하는 인기 있는 시계열 분석 프레임워크이며 Django 프레임워크와 원활하게 통합될 수 있습니다. 이 문서에서는 Django 프로젝트에서 DjangoProp을 사용하여 빠르게 시작하는 방법을 소개합니다.
2023-09-28 논평 0 1514
코스소개：시계열은 일반적으로 일정 기간 동안 수행된 연속 측정값으로 구성된 일련의 데이터 포인트입니다. 시계열 분석은 시계열 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 예측하기 위해 통계 기법을 사용하여 시계열 데이터를 모델링하고 분석하는 프로세스입니다. 시계열 분석은 데이터에서 귀중한 정보를 추출하고 미래 사건에 대해 예측하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 추세, 계절적 패턴 및 기타 변수 간의 관계를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 시계열 분석은 판매, 수요 또는 가격 변화와 같은 미래 이벤트를 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다. Python에서 시계열 데이터로 작업하는 경우 선택할 수 있는 다양한 라이브러리가 있습니다. 따라서 이 기사에서는 Python에서 시계열 작업에 가장 널리 사용되는 라이브러리를 정리합니다. 에스
2023-04-13 논평 0 2081
