반응형 kmeans2 [업무자동화 with Python] 파이썬을 활용한 엑셀 자동화(3) : 데이터 클리닝 & 전처리 + 분석(총 매출, 평균 매출, 월별 매출추이) + 시각화(매출 트렌드 예측, 고객 세그먼트 분석) 이번에는 지난 포스팅에 이어서 조금 더 심화된 버전의 파이썬을 활용한 엑셀 자동화 입니다. [업무자동화 with Python] 파이썬을 활용한 엑셀 자동화 (1) : 데이터 생성 + 필터링 + 보고서 생성 [업무자동화 with Python] 파이썬을 활용한 엑셀 자동화 (1) : 데이터 생성 + 필터링 + 보고서 생성이번 포스팅부터 파이썬을 활용해서 엑셀 자동화를 방법에 대해서 알아보고자 합니다. 오늘은 데이터 생성 + 필터링 + 보고서 생성입니다. 코드를 구현한 환경은 코랩이 되겠습니다. 1. 파이썬jaylala.tistory.com [업무자동화 with Python] 파이썬을 활용한 엑셀 자동화(2) : 엑셀 데이터 가공 + 보고서 자동 생성 + 피벗 테이블 + (히트맵 + 다중차트) [업무자동화 .. 2025. 3. 1. [머신러닝 with 파이썬] 군집화(클러스터링) : K-means & HDBSCAN / 시각화 이번에는 클러스터링의 대표 알고리즘 중 하나인 K-means Clustering과 HDBSCAN에 대해 간략히 알아보겠습니다. 시각화를 기반으로 차이를 설명하겠으며, 각 모델별 자세한 내용들은 다음 포스팅에서 다뤄보겠습니다. 1. 군집화(Clustering, 클러스터링) 이란? - 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹화하는데 쓰이는 데이터 분석 방법입니다. - 데이터의 특성만을 기준으로 분류하기에, 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 형태라 할 수 있습니다. * 비지도 학습(Unsupervised Learning) : 레이블(혹은 정답)이 지정되지 않은 데이터에서 유용한 정보를 추출하는데 사용되는 학습방법 * 비지도학습이라는 점에서 분류(Classification)과 큰.. 2023. 9. 27. 이전 1 다음 반응형
