시계열 데이터 분석은 데이터 사이언스의 중요한 영역 중 하나이며, 그 중에서도 계절성을 고려한 시계열 분석은 매우 중요합니다.이번 포스트에서는 계절성 자기회귀
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시계열 분석 – 이동 평균 모델(MA, Moving Average Model): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
시계열 분석의 주요 영역 중 하나는 이동 평균 모델(Moving Average Model, MA)이다. 이 포스트에서는 MA 모델의 기본 원리와 이를 데이터
Continue reading선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
오늘은 데이터 분석에서 자주 사용되는 두 가지 회귀 방법, 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 방법은 비슷한
Continue reading선형 회귀와 다중 회귀의 이해와 Python 예제 코드: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
“선형 회귀(Linear Regression)“와 “다중 회귀(Multiple Regression)“는 데이터 분석과 예측 모델링에서 널리 사용되는 두 가지 회귀 분석 방법이다. 이들의 주요 차이점은
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