반응형 SMALL 파이썬10 지난 10년 간 교통사고 시 사망률이 낮았던 자동차 [파이썬] 차를 매우 좋아하고 차에 관심이 많은 사람들은 차량 선택에 대한 기준이 남다릅니다. 그중에서도 안전성은 차량을 선택하는 가장 첫 번째 고려요소로 볼 수 있고, 구매 위시 리스트에 올려 놓은 브랜드, 차량이 안전하지 않다면 구매를 망설일 수밖에 없을 것 같습니다. 해당 정보를 수집하기 위해서는 자동차 사고 발생 현황 및 사망률 데이터를 수집해야 합니다. 저는 데이터 수집까지는 불가능하므로, 이미 수집된 데이터를 이용하여 자동차 사고 시 사망률이 가장 낮았던 차종 10개를 추출하는 코드를 작성해 보겠습니다. 위 코드를 실행하면, '자동차_사고_발생_현황. csv' 파일에서 데이터를 불러와서 가해운전자 차종별로 사망자수 합계를 계산한 후, 사망자수가 가장 적은 차종 10개를 출력합니다. 이때, '승용차', '.. 2023. 3. 3. 제주도 관련 검색어 분석[구글 트렌드] 및 제주도 맛집 데이터 분석[파이썬] 날씨가 온화해지고 있어 봄 여행하기 좋은 계절이 오고 있습니다. 제주 여행 가기 전 미리 관련 정보 수집하고 가면 더욱 유익한 여행이 될 것 같습니다 :) 제주도와 관련된 검색어 순위를 수집하기 위해서는 검색 엔진의 검색어 순위 데이터를 크롤링하는 것이 필요합니다. 이를 위해서는 웹사이트의 HTML 소스코드를 분석하고, 필요한 정보를 추출하는 파이썬 라이브러리인 Beautiful Soup과 웹페이지에서 데이터를 추출하는 requests를 이용하면 됩니다. 다음은 구글에서 제주도와 관련된 검색어 순위를 수집하는 코드입니다. 이 코드를 실행하면 구글 트렌드에서 제공하는 "제주도"와 관련된 검색어 순위를 출력합니다. 이를 실행하기 위해서는 Beautiful Soup와 requests 라이브러리가 필요합니다. .. 2023. 3. 2. 경기도 시흥시 상권 분석[파이썬] 살다보면 내가 살고 있는 동네의 상권 분석이 필요할 경우가 있습니다. 이사, 사업 등등의 이유로.. 제가 살고 있는 시흥시를 기준으로 살펴 보겠습니다:) 경기도 시흥시 상권 분석을 위해서는 다음과 같은 데이터 크롤링 과정이 필요합니다. 1. 대상 지역 선정: 분석하고자 하는 경기도 시흥시 내의 상권을 대상으로 선정합니다. 2. 크롤링 대상 웹사이트 선정: 상권 분석을 위한 필요한 정보를 제공하는 웹사이트를 선정합니다. 네이버 지도, 다음 지도, 공공데이터 등이 있습니다. 3. 크롤링 대상 정보 선정: 선정한 웹사이트에서 상권 분석에 필요한 정보를 크롤링 대상으로 선정합니다. 예를 들어, 매장 수, 매출액, 업종별 매출 비율, 인구통계학적 정보 등이 있습니다. 4. 데이터 크롤링: 선택한 웹사이트에서 크롤.. 2023. 3. 1. 화장품 전성분 유해성 확인 방법[파이썬] 화장품 전성분의 유해성을 확인하기 위해서는 해당 성분의 안전성 평가 정보를 확인해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 코드를 작성해 볼 수 있습니다. 화장품의 전성분 데이터를 수집합니다. 이를 위해서는 화장품 회사의 웹사이트나, 온라인 쇼핑몰 등에서 데이터를 크롤링해야 합니다. 수집한 화장품 전성분 데이터를 분석합니다. 이를 위해서는 데이터를 전처리하고, 각 성분의 안전성 평가 정보를 수집해야 합니다. 안전성 평가 정보를 바탕으로, 각 성분의 유해성 여부를 판단합니다. 예를 들어, 유독성, 알레르기 유발성, 호흡기나 피부에 대한 자극성 등을 확인합니다. 각 성분의 유해성 여부를 종합하여, 해당 화장품의 전체적인 유해성 여부를 평가합니다. 다음은 이를 구현하는 파이썬 코드 예시입니다. 이 코드는 네이버 쇼핑.. 2023. 3. 1. 화장품 소재의 피부 항산화 효과 예측 방법[파이썬] 피부 항산화 효과가 좋은 소재의 효과를 예측하기 위해서는 기계학습 모델을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다. 데이터 수집: 피부 항산화 효과가 높은 소재들에 대한 실험 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 소재별로 항산화 효과를 나타내는 값과 함께, 소재의 물리적/화학적 특성, 화장품에 사용 가능한 안전성 등의 다양한 변수를 포함해야 합니다. 데이터 전처리: 수집된 데이터를 분석에 용이한 형태로 가공합니다. 이 단계에서는 결측치 처리, 이상치 제거, 변수 선택 등의 과정을 수행합니다. 모델 선택: 전처리된 데이터를 바탕으로, 예측 모델을 선택합니다. 피부 항산화 효과를 예측하는데 가장 효과적인 모델로는 회귀 분석, 의사결정나무, 랜덤포레스트, SVM 등이 있습니다. 모델 학습: 선.. 2023. 3. 1. 나스닥(nasdaq)과 금리의 상관관계 분석[파이썬] 나스닥과 금리의 상관성을 분석하기 위해서는 먼저 필요한 데이터를 수집하고, 그래프를 그려서 시각적으로 상관관계를 파악한 후, 상관 계수를 계산하는 과정이 필요합니다. 아래는 파이썬으로 나스닥 지수와 10년 미국 국채 금리의 상관관계를 분석하는 코드 예시입니다. 먼저, 필요한 라이브러리를 import 합니다. 다음으로, 데이터를 가져옵니다. 여기서는 Yahoo Finance API를 사용하여 나스닥 지수와 10년 미국 국채 금리 데이터를 가져옵니다. 이제 가져온 데이터를 그래프로 그려서 상관관계를 시각적으로 파악합니다. 이렇게 그래프를 그리면 나스닥 지수와 10년 미국 국채 금리의 상관관계를 쉽게 파악할 수 있습니다. 마지막으로, 상관 계수를 계산합니다. 이렇게 상관 계수를 계산하여 나스닥과 금리의 상관관.. 2023. 2. 28. 롤렉스 서브마리너(Rolex Submariner) 입고 알림[파이썬] 롤렉스 서브마리너 입고 알림 코드 만들어 봤습니다. 이 코드는 Python 3 버전을 기준으로 작성되었습니다. 먼저, 코드를 실행하기 위해서는 requests, beautifulsoup4, datetime, time 라이브러리를 설치해주셔야 합니다. 아래 명령어를 실행하여 라이브러리를 설치해주세요. 그 다음으로, 롤렉스 공식 홈페이지에서 서브마리너 제품 페이지를 크롤링하여 입고 여부를 확인하는 코드입니다. 해당 제품이 입고되면 이메일로 알림을 보내도록 하겠습니다. 코드의 주요 기능은 다음과 같습니다. 1. url 변수에 롤렉스 공식 홈페이지에서 서브마리너 제품 페이지의 URL을 저장합니다. 2. sender_email과 sender_password 변수에 이메일 발신자 정보를 저장합니다. 3. recip.. 2023. 2. 27. 제주행 최저가 항공권 티켓팅[파이썬] 제주행 항공권을 가장 저렴하게 살 수 있는 방법은 다음과 같습니다. 1. 여행 일정을 유연하게 조정하기 항공권 가격은 일반적으로 예약일로부터 일주일 이내에는 높게 책정됩니다. 따라서 가능하다면 여행 일정을 미리 조정하여 출발일자와 귀국일자를 유동적으로 변경할 수 있다면 더 저렴한 가격으로 항공권을 구매할 수 있습니다. 2. 항공사 할인 및 프로모션 정보 확인하기 항공사는 일정 기간 내에 다양한 할인 및 프로모션을 제공합니다. 이를 이용하면 보다 저렴하게 항공권을 구매할 수 있습니다. 뉴스레터 구독, 앱 다운로드, SNS 팔로우 등을 통해 이러한 정보를 빠르게 확인할 수 있습니다. 3. 온라인 비교사이트 이용하기 여러 항공사의 가격을 비교해 볼 수 있는 비교사이트를 이용하면 보다 저렴한 항공권을 구매할 수.. 2023. 2. 27. 삼성전자 주가 예측[파이썬] 삼성전자 주가 예측을 위해서는 다양한 방법이 있지만, 여기서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용한 시계열 예측 코드를 작성해 보겠습니다. 먼저, 필요한 라이브러리를 import 합니다. 다음으로, 데이터를 불러와 전처리합니다. 여기서는 FinanceDataReader 라이브러리를 사용해 삼성전자의 주가 데이터를 불러옵니다. 그리고 불러온 데이터를 전처리합니다. 예측 모델에서는 LSTM을 사용하기 때문에, 시계열 데이터를 입력으로 사용하기 위해 데이터셋을 조정합니다. 다음으로, LSTM 모델을 생성하고 학습합니다. 학습된 모델을 사용해 예측을 수행합니다. 삼성전자 주가를 예측하기 위해서는 시계열 분석 기술 중 하나인 ARIMA 모델을 사용할 수 있습니다. ARIMA 모델은 A.. 2023. 2. 27. tensorflow를 이용한 피부 주름 진단[파이썬] CNN을 이용한 skin evaluation을 위한 코딩 예시는 다양하게 있을 수 있습니다. 일반적으로 다음과 같은 절차를 따르는 것이 일반적입니다. 데이터 수집 및 전처리 1. 피부 이미지 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 색소 침착, 여드름, 미백 등 다양한 피부 이상의 데이터가 포함될 수 있습니다. 2. 수집된 데이터를 전처리합니다. 전처리는 이미지 크기를 통일하거나, 이미지 노이즈를 제거하거나, 이미지를 회전시켜 다양한 각도에서 훈련을 할 수 있도록 하는 등의 작업을 포함합니다. 3. 모델 생성 및 학습 CNN 모델을 생성합니다. CNN 모델은 Convolutional, Pooling, Fully Connected Layer 등의 레이어를 포함합니다. 4. 생성된 모델을 훈련합니다. 이 과정에서,.. 2023. 2. 27. 이전 1 다음 반응형 LIST
