일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
- 딥러닝
- 주일설교
- 우리들교회
- openCV
- 통계
- 김양재 목사
- c++
- Deep learning
- Machine Learning
- nodeJS
- 인공지능
- Statistics
- 데이터 과학
- 확률
- 빅데이터
- 빅 데이타
- 몽고디비
- WebGL
- R
- 김양재 목사님
- Big Data
- MongoDB
- 빅데이타
- probability
- Artificial Intelligence
- node.js
- data science
- 빅 데이터
- 김양재
- No SQL
- Today
- Total
목록야구데이터 (3)
Scientific Computing & Data Science
by Geol Choi | May 9, 2017 이번 포스팅에서는 R의 rvest 패키지를 이용하여 유명 야구 데이터 사이트인 baseball-reference.com으로부터 데이터를 가져오는 방법에 대해 알아보도록 하겠다 - 데이터를 가져오는 방법에 대해서만 다룰 것이며, 데이터 분석에 대한 내용은 아니다.rvest는 R의 웹 스크래핑(Web Scraping)을 위한 패키지로 Tag Selection, CSS Selection 등 다양한 기능이 있지만, 본 포스팅은 rvest 패키지 사용법 자체를 소개하려는 목적은 아니므로, 이를 이용한 다양한 웹 스크래핑 기능을 알고 싶다면 rvest의 CRAN 페이지나 관련 PDF 파일을 참고하길 바란다.그럼 이제 본격적으로 진행해 보도록 하겠다. 웹페이지 가져오기..
Lahman 데이터를 이용한 야구 데이터 분석 Part 3.QUESTIONSQ1. American League의 지명타자 제도 도입으로 양 리그(National League와 American League) 간 득점의 차이가 생겼을까?Q2. MLB 전체 히스토리에서 투수의 완투비율은 어떻게 변화되어 왔는가? 지난 포스팅에 이어 질문을 하고 이에 대해 답하는 형식으로 야구 데이터 분석을 진행해 보기로 한다. Q1. American League의 지명타자 제도 도입으로 양 리그(National League와 American League) 간 득점의 차이가 생겼을까?이 질문에 대답을 하기 위해 American League에 지명타자 제도가 처음으로 도입된 해인 1973년도 이전과 이후의 양 리그 간 득점의 추이..
Lahman 데이터를 이용한 야구 데이터 분석 Part 1. - 데이터 준비CONTENTS1. MLB 데이터 준비2. R의 Working Directory 구조3. MongoDB에 데이터 삽입 (Optional)4. MongoDB로부터 데이터 불러오기5. 맺음말 본 포스팅에서는 Database Journalist인 Sean Lahman의 최신 데이터를 이용하여 MLB에 대한 분석을 시도해 보고자 한다. 처음에는 KBO 데이터를 분석해보고자 하였지만, 데이터를 얻기가 불편하고 초기 준비 단계가 많아 데이터 획득이 훨씬 수월하고 방대한 데이터를 보유하고 참고자료가 풍성한 MLB부터 시도해 보기로 하였다. 차후에는 KBO 데이터를 획득부터 분석까지 시도해 보기록 하겠다. 분석 환경은 가장 인기있는 통계처리 언..