Byte의 발자취

# 테슬라 주가 데이터를 다운받아서 Prophet을 활용하여 분석해 보자.# 출처 : https://www.nasdaq.com/market-activity/stocks/tsla/historicalimport pandas as pddf = pd.read_csv('/content/HistoricalData_1713768604457.csv')df.info() # 분석을 좀더 용이하게 하기위해 컬럼명을 간결하게 변경df.columns = ['Date','Close','Volume','Open','High','Low' ]df.columns Index(['Date', 'Close', 'Volume', 'Open', 'High', 'Low'], dtype='object') # 테슬라 데이터라는 구분을 위해 ID 컬럼..

STEP #0: PROBLEM STATEMENTThe Chicago Crime dataset : 2001 ~ 2017.Datasource: 캐글 https://www.kaggle.com/currie32/crimes-in-*chicago*Dataset contains the following columns:ID: Unique identifier for the record.Case Number: The Chicago Police Department RD Number (Records Division Number), which is unique to the incident.Date: Date when the incident occurred.Block: address where the incident occurr..

# 프롬펫(Prophet)은 Facebook에서 개발한 시계열 예측 라이브러리# Prophet은 시계열 데이터(타임 시리즈 데이터)를 예측하기 위한 강력하고 사용하기 쉬운 도구를 제공한다. 특히 Prophet은 비즈니스 및 금융 데이터와 같은 일반적으로 사용되는 시계열 데이터에 대한 예측을 중점적으로 다룬다. STEP #0: 데이터셋데이터는 미국의 아보카도 리테일 데이터 입니다. (2018년도 weekly 데이터)아보카도 거래량과 가격이 나와 있습니다.컬럼 설명 :Date - The date of the observationAveragePrice - the average price of a single avocadotype - conventional or organicyear - the yearRegio..