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리그오브레전드 데이터 분석 - match data EDA(1)ML, DL & Python/Riot API를 활용환 데이터 분석 2020. 3. 8. 18:47
안녕하세요 포스팅이 너무 늦은 것 같습니다 ㅠㅠ 취준에다가 회사일에다가... 이것저것 핑계를 일삼아 블로그 포스팅에 굉장히 소홀했던 것 같습니다... 그래서! 저도 이전에 했던 분석 히스토리가 가물가물한데 여러분들은 더 가물가물하겠죠? 죄송한 의미로 메일을 남겨주시면 분석한 경기데이터를 보내드리도록 하겠습니다. (그랜드마스터의 경기 17500건의 데이터입니다. 데이터 변수에 대한 설명은 아래의 링크를 참고해주세요) 리그오브레전드 데이터를 활용한 승/패 예측 이전 포스팅에서 수집한 매치데이터를 이용하여 팀의 승/패를 예측해보겠습니다. 다들 teams 변수를 이용하여 데이터프레임화를 했던 것을 기억하시나요. teams데이터는 리스트안에 딕셔너리가 있는 구조로써 dict.. shinminyong.tistory..
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MYSQL설치 및 DB생성부터 python과 연동까지SQL/MYSQL 2020. 3. 6. 00:24
1. DataBase의 중요성 이번 포스팅은 "나만의 DB"를 생성해서 불필요하게 로컬에 파일 형태로 데이터를 저장하는 것이 아닌, Database에 스키마를 정의하고 테이블로 구조화하여 데이터를 저장해서 데이터를 관리하고자 합니다. 아마 많은 분들은 "파일형태로 저장하여 쉽게 데이터를 관리하면 되지 굳이 복잡스럽게 DB를 연동하고 데이터를 추출했다가 저장하는 과정을 반복하느냐?" 라고 생각하시는 분들도 많으실겁니다. 저 역시 이에 많은 동의를 하고 이전에는 이런 생각을 많이 했던 것 같습니다. 하지만 로컬 저장소에 파일 형태로 데이터를 관리하게 되면 파일명도 "_ver1", "_ver2"....등의 최신 데이터를 저장하면서 간혹 기존의 데이터를 덮어 씌우게 되는 결과를 초래할수도 있을 것입니다. 그렇기..
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누구나 쉽게 할 수 있는 git 연동Mac OS 2020. 2. 23. 15:57
안녕하세요. 이번 포스팅은 깃헙 계정만 있으면 간단하게 나의 local storage와 git을 연동하여 코드를 관리하는 것에 대해서 포스팅 해보겠습니다. git을 사용하는 이유? 먼저 git을 사용하는 이유로는 취업을 위한 목적, 개인/팀의 코드관리 목적 등의 다양한 이유가 있을텐데 궁극적으로는 "프로그래머들의 페이스북" 이라고 칭할만큼 강력한 오픈소스화가 되어있고, 특히 공동작업에서 큰 빛을 발하기 때문입니다. git을 flow chart로 쉽게 그려놓은 것인데 해당부분에 대해서 자세한 설명을 원하시는 분들은 아래의 블로그를 참조해주시기 바랍니다! 우린 Git-flow를 사용하고 있어요 - 우아한형제들 기술 블로그 안녕하세요. 우아한형제들 배민프론트개발팀에서 안드로이드 앱 개발을 하고 있는 나동호입니..
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Mac Python library LightGBM 설치(lightgbm error)Mac OS 2020. 1. 1. 18:33
이번 포스팅에서는 현재 python에서 머신러닝 모델로 가장 많이 사용하고 있는 Boosting기반 모델 중 LightGBM library를 설치하면서 맞닿았던 문제와 해결방법에 대해서 포스팅하도록 하겠습니다. 참고로 이 글은 에러에 부딪혔을 때 아래의 git issue에서 참고했습니다. LightGBM and gcc 8 in MacOS: `Library not loaded: /usr/local/opt/gcc/lib/gcc/7/libgomp.1.dylib` · Issue #1369 · microsoft/LightG For Mac Users Version 10.13.4 Python 3.6.5 The 2nd of May gcc-8 was released, which is a major released. Th..
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Mac OS 사용기Mac OS 2020. 1. 1. 17:47
항상 개인용 노트북으로는 윈도우만 써오다가 이번에 Mac pro 16형으로 갈아탄 애플 중독 초기자 입니다 ㅎㅎ 지금 적고 있는 글은 제가 맥을 처음 사용하면서 겪었던 경험들을 그대로 보여드리기 위해 수필처럼 쓰고 있는 글입니다! 부족해도 잘 봐주시면 감사하겠습니다 ㅎㅎ 처음 접하는 맥 저는 지금까지 윈도우만 사용하다가 두번째로 인턴을 경험한 회사에서 처음으로 iMac을 사용하게 되었습니다. 맥을 처음 사용해 보는 것이기 때문에 처음에는 잘 다루지 못하면 어떡하지 라는 걱정을 많이 했습니다. 윈도우 운영체제에 대해서 어떠한 불편함 없이 잘 사용하고 있던 저였기 때문에 시작하기 전 두려움이 앞섰습니다.(지금와서 생각해보면 너무 쫄아있던...) iMac을 앞에 두고 전원을 켜는 방법도 몰랐어서 애꿎은 마우스..
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Django를 활용한 리그오브레전드 전적 검색 사이트ML, DL & Python/Django 2019. 6. 17. 00:19
안녕하세요. 요즘 파이썬으로 개발하는 Django(이하 장고) 프레임워크에 대해서 공부를 하고 있는데요, 장고는 매우 손 쉽게 어플리케이션을 만들고 서버를 통해서 웹을 만들 수 있는 강력한 웹 프레임워크입니다. 장고는 트위터 개발자들이 개발을 하는 과정에서 항상 어느정도 비슷한 부분이 있기에 어디에서도 공용으로 사용할 수 있는 프레임워크를 개발한 것이 이 장고입니다. 장고에 대한 간략한 설명은 따로 포스팅할 예정이며 지금은 바로 장고를 사용하여 간단한 롤 전적 사이트를 만들어 보겠습니다. 먼저 제가 앞선 포스팅에서 라이엇 api를 통해서 리그오브레전드의 데이터를 수집하는 것을 알아보았습니다. 여기서 알아두셔야 할 부분은 소환사 닉네임과 닉네임을 통해서 반환받은 id 키 값, 그리고 그 키 값을 이용하여 ..
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내 이해를 도울 Django flowML, DL & Python/Django 2019. 6. 17. 00:18
안녕하세요 이번 포스팅은 장고를 구현함에 있어서 초기 세팅해야하는 것들과 장고의 처음 시작부터 끝까지 그리고 장고를 만드는 과정에서 필요한 코드 같은 것들을 R에서 ggplot을 정리한 것처럼 정리해보겠습니다. 본 포스팅은 장고걸스를 통해서 많은 도움을 얻었습니다. 1. django 설치 장고를 설치하기 위해서는 python 3.6버젼 이상(권장) , 그리고 pip가 최신 버젼이여야 합니다. 따라서 command linedp 아래와 같은 코드를 입력합니다. C:\Users\내로컬위치 > python -m pip install --upgrade pip 그 다음은 장고를 설치해야겠죠? pip install django~=2.0.0 -결과- Collecting Django~=2.0.6 Downloading D..
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주가 이동평균선을 활용한 시각화 및 최적의 매수시점 찾기ML, DL & Python/주식데이터를 활용한 분석 2019. 6. 10. 20:24
이번 포스팅은 각 기업의 주가 데이터를 활용하여 이동평균선을 구하고 이동평균선을 이용하여 최적의 주식 매수시점을 분석해보겠습니다. 주가 이동평균선은 n일 뒤의 대략적인 수익률을 알 수 있는 선입니다. 즉, 이동평균선은 "일정 기간 동안의 주가를 산술 평균한 값인 주가 이동평균을 차례로 연결해 만든 선"으로 정의한 것입니다. 이동평균선을 그리려면 먼저 여러개의 주가이동평균 값이 필요합니다. 여기서 말하는 주가이동평균이란 일정기간의 주가를 산술 평균한 값을 말합니다. 만일 parameter에서 window=5인 것은 5일 주가이동평균을 말하고 이를 연결한 선이 5일 주가이동평균 선입니다. (window = 120 -> 120일 주가이동평균) 주가이동평균선은 시장의 전반적인 주가 흐름을 판단하고 향후 주가의 ..