앱의 기능 설명 1. 로그인 기능 2. 메모장 3. 달력 4. 연락처 5. 그림판 6. 미니게임 7. 계산기 8. 스톱워치 9. 가계부 로그인 기능 로그인 화면의 xml 코드 더보기 EditText를 통하여 해당 패스워드와 아이디를 입력 받을 수 있도록 하였다. hint옵션을 통하여 흐릿하게 텍스트 안에 무엇을 입력하여야 하는지 보이도록 하였다. 로그인 버튼과, 회원가입 버튼을 두어 아이디가 있다면 로그인, 아이디가 없다면 회원가입을 하도록 하였다. 회원가입 버튼 클릭 시 회원가입 화면 xml 코드 더보기 마찬가지로, EditText를 이용하여 각 항목들의 입력을 받을 수 있도록 하였다. 항목으로는 아래와 같다 이메일 패스워드 패스워드 확인 이름 나이 학번 전공 회원가입 중복확인 모든 항목들을 입력 후에..
앱의 기능 설명 1. 로그인 기능 2. 메모장 3. 달력 4. 연락처 5. 그림판 6. 미니게임 7. 계산기 8. 스톱워치 9. 가계부 메인 화면의 xml 코드 더보기 LinearLayout을 통하여, 각 버튼들이 균일한 레이아웃을 가질 수 있도록 하였다 layout의 width, height match_parent : 부모의 영역을 전부다 차지한다. wrap_content : 해당 콘텐츠의 크기만큼만 차지한다. gravity : 자신의 뷰에서 포함하고 있는 데이터를 정렬 하는 것 center, left, right orientation : 위치를 세로 방향으로 할 것인지, 가로 방향으로 할 것인지 메인 화면의 java 코드 더보기 public class Activity1 extends AppCompat..
1. 데이터 생성 subway.csv 파일을 생성 후 불러옴 훈련 데이터와 테스트 데이터를 8:2의 비율로 나눈 후, 승차인원과 하차인원을 출력 2. 데이터 가공 피처 전처리를 실행 한 후, 데이터의 숫자열들과 인코드 열들의 피처들을 단일 피처로 결합 파이프 라인을 구축하여, 훈련 데이터로 학습 모델을 구축 학습 모델에 적용 후 데이터 프레임을 변환 3. 예측 정확도 예측 정확도를 살펴보니 0.9대의 정확도를 측정 아래와 같이 승하차 인원에 대한 예측도를 볼 수 있다. 4. 정확도 시각화 데이터를 시각화하여 살펴본 결과 5호선이 가장 높았고, 7호선, 2호선 순인 것을 알 수 있었다.
1.1 집값 예측-1 우선 총 데이터 사용을 위하여 dataframe 합치기 연산을 통하여 이와 같이 데이터들을 통합하였다. 1.2 집값 예측-2 총 데이터를 8:2 비율로 훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누었다. mean, stddev, min 등을 출력하여 비교하였다. 1.3 집값 예측-3 마찬가지로, 3월 4월에 해당하는 각각의 데이터들도 출력하였다. 1.4 집값 예측-4 카테고리의 열들을 각각 기입하고, index의 새로운 열을 반환하고 전처리를 수행 fit과 transform을 이용하여 변환하였다. 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, 데이..
1. 데이터 소개 homeprice.csv : 3개월간의 전국 집값, 집값의 상승률 movehouse.csv : 3개월간의 전국 이동량 koreahuman.csv : 3개월간의 인구수 ※ 실제 통계된 내용은 정확한 자료가 아닐 수 있으며, 정확한 통계가 아닐 수 있습니다. 2. 데이터 생성-1 csv 파일을 작성 및 클라우드에 올린 후, 해당 클라우드 사이트에 접근을 요청하여 다운로드 2.1 데이터 생성-2 각각의 데이터를 pyspark를 통하여 csv 파일을 읽어 들여 출력 2.2 데이터 생성-3 homeprice의 데이터 값을 count한 결과 데이터가 상당히 불규칙하여, 지역별로 균등하게 나누었다. 2.3 데이터 생성-4 movehouse의 2,3,4월에 대한 전입-전출 = 변동량으로 하여, 새로운..
1. 분석 내용 차량, 브랜드별 탄소(온실가스) 배출량은 어느정도가 되는가? 전기차 시대의 규모가 점점 커짐에 따라 내연기관 차에서 발생하는 온실가스의 양을 알아보고, 과징금을 부여하여 본다. ※ 실제 통계된 내용은 정확한 자료가 아닐 수 있으며, 정확한 통계가 아닐 수 있습니다. 1.1 분석 1 1.2 분석 2 승용차 브랜드 5가지, 트럭 브랜드 3가지, 버스 브랜드 3가지를 선정 선정 브랜드 승용차 : 현대, 기아, 벤츠, bmw, 지프 트럭 : 현대, MAN, Volvo 버스 : 현대, 기아, 대우 각 브랜드별 차량을 3대씩 임의로 선정하여 33가지의 데이터를 모았다. 속성 값 : 번호/자동차종류/브랜드/자동차이름/연료/배기량/평균연비/탄소배출량/기준배출량 으로 정리 1.3 분석 3 각각의 브랜드와..
1. SFPD 데이터 다운로드 $ mkdir ~/sparkdata/sfpd $ cd ~/sparkdata/sfpd $ wget https://github.com/caroljmcdonald/sparkdataframeexample/blob/master/sfpd.csv 2. 하둡 적재 hadoop fs -mkdir /sparkdata/sfpd hadoop fs -put sfpd.csv /sparkdata/sfpd hadoop fs -ls /sparkdata/sfpd 3. SFPD 데이터 프레임 생성 4. 데이터 조사 질의 가장 사건이 많이 발생한 5개의 주소? 5. 가장 사건이 많이 발생한 5개의 주소, SQL 6. 가장 사건이 많이 발생한 5개의 지구대는? 7. 가장 많은 10개의 사건 해결 유형은? 8. ..
1. 데이터 다운로드 wget을 이용하여 사이트에 있는 receipts.txt 파일을 다운로드 한다. 정상적으로 다운로드를 완료한다. 2. RECEIPTS ReceiptsMapper 패키지 Receipts를 받아, import를 한다. Mapper 클래스 인수 : 입력키,입력값,출력키,출력값 타입을 구분 Map() 메서드 인수 : 입력키, 입력값,실행되는 작업의 컨텍스트 필드 구분을 위하여 StringTokenizer을 사용. 키(“Summary”)와 합성값(year_delta) 출력 ReceiptReducer Reducer 클래스 인수 : 입력키,입력값,출력키,출력값 Reduce() 메서드 인수 : 입력키,입력값,실행되는 작업의 컨텍스트 합성 값들에서 년도와 delta를 분리하고 delta 값을 Lon..
