Doyun-lab

Subject : Expressing Korea’s Real Estate Network with Social Network Language : R Data : ‘한국감정원 아파트 지수’ Data 1. Data preprocessing ### 주제 - 전국 지역별 아파트 가격 지수의 네트워크 파악 ### 기대효과 - 혼란스러운 부동산 시장의 흐름을 파악하여 부동산 시장의 변동에 대비 ## Vertex : 각 지역 ## Edge(Weight) : 각 지역별 아파트 가격 지수 변동의 상관계수 # 디렉토리 설정 및 라이브러리 불러오기 setwd("C:\\r_temp") library(tidyverse) # 데이터 불러오기 df

Subject : Prediction of Patients with Low Blood Pressure during Anesthesia Language : R Data : ‘수술 중 마취한 환자의 혈압과 정보’ 데이터 Model : Random Forest, SVM, Boosting 1. Data parsing & preprocessing # total 이라는 리스트에 모든 엑셀 파일을 불러와 저장 setwd("C:\\r_temp\\homework") total

Subject : Prediction of Power Energy Consumption in Apartment and Shopping Districts in Korea Language : R Data : ‘국내 특정 지역 아파트와 상가의 전력에너지 사용량’ 데이터 1. Data preprocessing 2. EDA 3. Modeling 사용 모델 : ARIMA, Smoothing, Neural Network (TLFN, RNN) setwd("C:\\r_temp\\result") test

Subject : Develop a Stroke Complications Forecasting Model Using a Specific Drug List Language : SAS, SQL, R Data : ‘HIRA(건강보험심사평가원)’ 데이터 Model : XGBoost hira_data.csv > 성별, 나이대, 입원일, 약 평균 복용일, 약 복용 여부, 합병증 여부 MEDICINE.csv > 약품의 주성분에 따라 평균 사용량, 평균 처방기간, 평균 처방량, 약 사용 수 1. Topic introduction 뇌혈관 질환 환자에게 예후가 좋은 약품이 실제로 많이 처방 되지않고 있는데, 이러한 약품들을 복용했을 때 예후가 좋은 것을 입증하는 것이 목표 뇌졸중은 의료 기관간 편차가 크며 사망률과 입원일..

Subject : Our daily lives changed by Corona Language : R Data : ‘KT Corona’ Data Part1 : 코로나 이후 서울시의 유입인구 변화 지도 Part2 : 서울시 구별 집단감염 여부 파악 Part3 : 배달 업종에서의 변화 Part4 : 재난 지원금이 없었더라면 ? Part5 : 재난지원금 효과를 보지 못한 배달업종 Part6 : 지역별 상품 매출 추이 Part7 : 코로나가 만약 발병하지 않았더라면 ? 1. Data parsing # Library library(stringr) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggmap) library(viridis) library(lubridate) library(gri..