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[데이터 리뷰] 경기 지역 경제 포털(2) - 연령별 거주인구 대비 지역화폐 사용금액 현황 데이터 데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다! #55 경기 지역 경제 포털(2) - 연령별 거주인구 대비 지역화폐 사용금액 현황 데이터 각 지역마다 있는 지역화폐는 생활 지원금을 지원하는 수단이 되기도 하며, 소상공인들을 도와주기 위해 시행되는 제도인데요, 실제로 지역주민들이 지역화폐를 사용하는 현황은 어떻게 될까요~? 지역화폐의 사용 현황뿐만 아니라 연령별 사용금액의 규모는 어떨지 궁금하실 수 있는데요, 이와 관련하여 경기 지역 경제 포털에서는 '연령별 거주인구 대비 지역화폐 사용금액 현황' 데이터를 제공하고 있습니다. 그럼, 이번 데이터 리뷰기에서는 이 데이터가 어떻게 이루어져 있는지 살펴보고, 어떻게 분석 및 활용하면 좋을지 생각해보도록 하겠습니다! 연령별 거주인구 대비 지역화폐 사용금액 현황 데이터 .. 더보기
[데이터 리뷰] 경기 지역 경제 포털(1) - 경기도 연령별 지역화폐 사용 현황 데이터 데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다! #54 경기 지역 경제 포털(1) - 경기도 연령별 지역화폐 사용 빈도 현황 각 지역마다 지역화폐가 있는데요, 지역화폐를 발행하여 생활 지원금을 지원하고, 해당 지역의 소상공인들을 도와주는 목적으로 시행된 제도입니다. 또한 코로나19로 인한 생활비 지원금과 청년수당, 취업수당 등을 지역화폐로 제공함으로써 요즘 그 사용 빈도가 늘어나고 있다고 합니다. 이와 관련하여 경기 지역 경제 포털에서는 '연령별 지역화폐 사용 빈도 현황' 데이터를 제공하고 있습니다. 그렇다면, 이번 데이터 리뷰기에서는 이 데이터가 어떻게 이루어져 있는지 살펴보고, 어떻게 분석 및 활용하면 좋을지 생각해보도록 하겠습니다! 연령별 지역화폐 사용 빈도 현황 데이터 (1) 데이터 정보 제공기관 : .. 더보기
[머신러닝] 선형 회귀 모델의 장점과 단점, 언제 사용하는게 좋을까? 선형 회귀 모델은 선형 함수로 예측을 수행하는 회귀용 선형 알고리즘으로, train, test dataset에 있는 결과값(y) 사이의 평균제곱오차를 최소화하는 파라미터 가중치(w)와 절편(b)을 찾는 알고리즘을 수행합니다. 한편, 회귀를 하기 위한 선형 모델은 특성이 하나일 때 직선이 되고, 두 개일 땐 평면이 되며, 더 많은 특성을 가진 높은 차원일 땐 초평면이 되는 회귀 모델의 특징을 갖습니다. 또한 회귀를 하기 위한 선형 모델을 다양한데요, train data로부터 가중치 값을 결정하는 방법과 모델의 복잡도를 제어하는 방법에 따라 다양해집니다. 1. 선형 회귀 모델의 장점과 단점은? 그렇다면 선형 회귀 모델의 장점과 단점은 무엇일까요? 먼저, 선형 모델의 장점은 학습 속도가 빠르고, 예측이 빠르다.. 더보기
[웹크롤링] 자주 사용되는 select 함수 5가지 - 코드 입력 형식 select함수는 find() 함수와 find_all 함수와는 다르게 여러 기능들을 사용할 수 있는데요, 주로 사용되는 코드 입력 방식에 대해 설명드리도록 하겠습니다. 1. 태그 이름 먼저 첫 번째로, select 함수는 원하는 태그를 찾을 때 많이 사용됩니다. 태그 이름으로 요소를 찾을 때 아래와 같이 입력하면 됩니다. soup.select('태그 이름') 위 코드에서 soup 는 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 로 설정된 변수입니다. 한편, 태그를 찾기 위해서 select() 함수 안에 '태그 이름' 을 입력하면 해당 요소가 선택됩니다. 2. 클래스 이름 두 번째로, select() 함수를 이용하여 클래스 이름을 찾는 코드는 다음과 같습니다. soup.sel.. 더보기
[파이썬] 인덱스 반환 함수 - enumerate() 란? enumerate() 함수는 주로 반복문에서 사용되는데요, 몇 번째 반복되고 있는지 인덱스를 확인할 때 사용합니다. enumerate 함수를 어떻게 사용하는지 다음 코드를 보면서 살펴보도록 하겠습니다. - enumerate() 먼저, 아래와 같은 리스트 'list1'이 있고, list1에 있는 데이터를 하나씩 출력할 때 보통 다음과 같이 코드를 작성합니다. list1 = [50,100,150,200,250,300] for i in range(len(list1)) : print(i, "번째 데이터 :", list1[i]) 0 번째 데이터 : 50 1 번째 데이터 : 100 2 번째 데이터 : 150 3 번째 데이터 : 200 4 번째 데이터 : 250 5 번째 데이터 : 300 여기서 반복하는 것을 ran.. 더보기

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