자동차 산업

단순 이동 평균을 사용한 출력 예측

이전 게시물에서 CAGR 기반 예측에 대해 설명했습니다. CAGR 기반 예측은 판매 및 생산량 예측과 같이 업계에서 자주 적용되는 매우 간단한 예측 방법입니다. 간단한 예측 모델에는 이점이 있습니다. 이해하기 쉽고 구현하기 쉽습니다. 또한 매개 변수가 거의 없으므로 핵심 가정이 매우 정확합니다. 이런 식으로 간단한 예측 […]

자동차 산업을 위한 공개 데이터 소스

OICA 생산량 통계 : OICA는 국제자동차제조기구입니다. OICA는 공개 데이터 세트에서 모든 관련 국가의 판매 및 생산 통계를 제공합니다. http://www.oica.net/category/production-statistics/ 에서 검색할 수 있습니다 . EPA 데이터 : EPA는 미국 환경 보호국입니다. 웹 사이트에서 공개적으로 사용 가능한 많은 데이터 세트를 찾을 수 있습니다. https://www.epa.gov/automotive-trends/download-automotive-trends-report#Full%20Report Kaggle ebay 데이터 : 관련 […]

R의 CAGR 기반 예측

이 게시물에서는 중국 자동차 산업을 위한 OICA 차량 생산 데이터를 사용하여 CAGR 기반 예측의 예를 제공합니다. CAGR은 복합 평균 성장률입니다. 예를 들어 2000년 생산량이 1,000,000개라면 CAGR = 3%가 예상되면 10년 후 생산량은 다음과 같이 계산되고 예상됩니다. CAGR 기반 예측은 2단계 […]

Python에서 Seaborn 소개

이 게시물은 Python의 Seaborn 모듈에 대한 대략적인 소개입니다. Pandas와 함께 데이터 시각화에 사용합니다. 내 작업 흐름을 이해하려면 주석을 읽으십시오. 질문은 게시물 하단에 댓글로 남길 수 있습니다. import pandas import seaborn import numpy import matplotlib.pyplot as plt 년도 국가 산출 0 2018년 아르헨티나 466649 […]

R에서 fredr 패키지 적용 : 미국 FRED 국산차 생산 데이터 분석

이전 게시물에서 Twitter (twitteR), Yahoo Finance (quantmod), The Guardian (guardianR) 및 OECD (oecd R-package)에서 데이터를 검색하고 사용하는 방법을 보여주었습니다. 이 게시물에서는 사용 가능한 R- 패키지 fredr을 사용하여 API 키로 FRED 데이터에 액세스하는 방법을 보여줍니다. fredr 패키지를 시작하기위한 좋은 문서도 저자들에 […]

Python의 Quandl에서 자동차 산업 데이터 쿼리

Python에서 Quandl의 데이터를 쿼리하는 방법에 대한 빠른 게시물입니다. Quandl은 명령 프롬프트에서 “pip install”명령으로 설치할 수 있습니다. 이를 위해 Anaconda 명령 프롬프트에 “pip install quandl”을 입력하면됩니다. Quandl은 데이터의 Wikipedia입니다. 단지 모든 콘텐츠가 무료는 아닙니다. Quandl은 미국 연방 준비 은행, 증권 거래소 […]

Close

메타