github link : https://github.com/Thingjae98/pm_modeling 🔍프로젝트 개요거주하고 있는 안양의 대기질 데이터를 활용하여 주요 대기오염 물질의 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 초미세먼지(PM2.5) 농도를 예측하는 프로젝트입니다.최근 미세먼지 이슈가 커짐에 따라, 대기오염의 특성과 예측 가능성을 데이터 기반으로 분석했습니다. 🛠 사용 기술 스택언어Python데이터 처리Pandas, NumPy시각화Matplotlib, Seaborn모델링scikit-learn (Linear Regression, Random Forest)개발 환경Jupyter Notebook데이터 출처OpenAQ (실시간 대기오염 데이터) 📁 데이터 소개기간: 2025년 5월 1일 ~ 5월 13일..

github link : https://github.com/Thingjae98/bike_data/tree/main GitHub - Thingjae98/bike_dataContribute to Thingjae98/bike_data development by creating an account on GitHub.github.com 🔍 프로젝트 개요서울시 공공자전거 '따릉이' 데이터를 활용해 자전거 이용 패턴을 분석하고, 날씨 및 시간 정보를 기반으로 수요를 예측하는 프로젝트를 진행했습니다.이 글에서는 데이터 수집, 전처리, 시각화, 모델링 및 결과 분석까지의 전체 흐름을 Python 기반으로 소개합니다. 🛠 사용 기술 스택구분도구 및 기술언어Python 3데이터 처리pandas, numpy시각화matp..

"EV는 어디로 가고 있는가?" — Reddit 데이터로 읽는 전기차 커뮤니티의 진심github link : https://github.com/Thingjae98/ev_analysis 🧩 프로젝트 개요최근 전기차(EV, Electric Vehicle)에 대한 관심이 증가하고 있으며, 소비자와 커뮤니티 사용자의 실제 반응을 분석해보는 것은 의미 있는 데이터 기반 인사이트를 제공합니다. 본 프로젝트는 Reddit 커뮤니티에서 전기차 관련 게시글을 수집하고, 자연어처리를 통해 의견을 분석하며, 주요 키워드 및 감정 흐름을 시각화하는 것을 목표로 합니다. 🛠 사용 기술 스택언어: Python데이터 수집: Reddit API (praw)데이터 처리: pandas, nltk, re감정 분석: NLTK의 VADE..

"데이터 과학으로 바라본 팬데믹 트렌드"github link : https://github.com/Thingjae98/covid_data GitHub - Thingjae98/covid_dataContribute to Thingjae98/covid_data development by creating an account on GitHub.github.com 🌍 프로젝트 개요 2020년 전 세계를 강타한 COVID-19 팬데믹은 데이터 과학의 중요성을 다시 한번 일깨워주었습니다. 이 프로젝트에서는 미국 COVID-19 일별 확진자 데이터를 활용해 두 가지 시계열 모델(LSTM과 Prophet)로 미래 확진자를 예측하고, 각 모델의 성능과 특징을 비교 분석했습니다. 🛠️ 사용 기술 스택- 데이터 수집 :..

프로젝트 기간 :2025.03.30 ~ 2025.03.31  1. 데이터 획득 및 정제데이터는 간편하게 얻을 수 있는 코로나 데이터 활용한국 데이터만 따로 저장해서 시각화할 예정import pandas as pd# 데이터 로드url = 'https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data.csv'data = pd.read_csv(url)# 특정 국가 데이터 필터링 (예: 대한민국)korea_data = data[data['iso_code'] == 'KOR']# 날짜 형식 변환korea_data['date'] = pd.to_datetime(korea_data['date'])# 필요한 열 선택korea_data = korea_data[['date', 'new_ca..

사용 언어 : python사용 라이브러리 : pandas, numpy, sklearn, keras, tableau, datetime 프로젝트 기술스택 :python, sql, AWS RDS, Tableau 프로젝트 멤버 :김정수, 이현준, 임나래, 원명재(본인)GITHUB LINK : https://github.com/DEAProject4/PROJECT/tree/MJ GitHub - DEAProject4/PROJECTContribute to DEAProject4/PROJECT development by creating an account on GitHub.github.com 진행한 업무 데이터 EDA, 이탈 기준 확립, 이탈 원인 분석 사용한 데이터 :https://www.kaggle.com/datase..