(다변량분석 2019년 2학기)
강의평가 방법 : 출석 20%, Inclas work 20%, 논문 60% (절대평가 과목임) [구글드라이브 계정 http://drive.google.com] '다변량19_울프팩' 폴더공유 doyun2516@gmail.com
Bulletin Board : 9월23일(월)~27일(금) Noclass (out of Office) | on_going
강의노트 강의 내용 (본 강의의 실습분석의 R코드로 작성되었음)
9월 2일 강의노트 : 파이썬 경제데이터파이썬pynb (구글코렙) | 구글코렙 R 이용하기 Using_R_inCoLAB.ipynb
다변량 분석 개념 다변량 분포, 산점도 행렬
주성분 분석 변수 차원 축소, 산점도
판별분석 : 예측모형 로지스틱 회귀분석, 판별분석, 의사결정나무 (DT=regession포함)
군집분석, 다차원분석,대응분석
대응분석 데이터 | R_script | 결과 |
빅데이터 분석 머신러닝,
데이터 가져오기  

sk하이닉스= fdr.DataReader('000660','1900')
sk하이닉스.tail(10)

sk하이닉스['Close'].pct_change().tail(10)

for k in range(0,3):
stock_code=df_krx['Symbol'][k]
stock_name=df_krx['Name'][k]
stock=fdr.DataReader(stock_code)
globals()[stock_name]=stock.rename(columns={'Open':stock_name+'_Open','High':stock_name+'_High','Low':stock_name+'_Low',
'Close':stock_name+'_Close','Volume':stock_name+'_Volume','Change':stock_name+'_Change'}, inplace=False)