빅데이터 - 10. 인구수와 이동량에 대한 집값 예측

1.1 집값 예측-1

• 우선 총 데이터 사용을 위하여 dataframe 합치기 연산을 통하여 이와 같이 데이터들을 통합하였다.
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데이터 합산

1.2 집값 예측-2

• 총 데이터를 8:2 비율로 훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누었다.
• mean, stddev, min 등을 출력하여 비교하였다.
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2월 데이터 훈련 및 비교

1.3 집값 예측-3

• 마찬가지로, 3월 4월에 해당하는 각각의 데이터들도 출력하였다.
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3,4월 데이터 훈련 및 비교

1.4 집값 예측-4

• 카테고리의 열들을 각각 기입하고, index의 새로운 열을 반환하고 전처리를 수행
• fit과 transform을 이용하여 변환하였다.
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전처리 수행 및 변환

1.5 집값 예측-5

• 데이터 숫자 열들과, 원핫 인코드 열들의 피처들을 단일 피처로 결합
• 파이프 라인을 구축하여, 훈련 데이터로 학습 모델을 구축
• 그 후, 테스트 데이터에 학습 모델을 적용 후, 데이터 프레임을 변환
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1.6 집값 예측 -6

• 행정 구역에 따른, 평균 집값 상승률을 예측하고 분석하여 시각화 하였다.
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행정구역에 따른 상승률 예측, 분석