dnlriver770516

Có tin đồn rằng Ediya sẽ mở một cửa hàng gần Starbucks. Vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks khác nhau như thế nào? 
Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 – 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ? 
Có những công viên nào trong khu phố của chúng tôi? Làm cách nào chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu trong cổng dữ liệu công cộng? Mục tiêu là xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau thông qua dữ liệu công cộng và làm quen với Python cũng như các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau.

todaycode

Bắt đầu phân tích dữ liệu Python với dữ liệu công khai

There was a rumor that Ediya would open a store near Starbucks. How different would the locations of Ediya and Starbucks be? 
Will the real estate price fluctuation trend from 2013 to 2019 be reflected in the apartment sales price? 
What kind of parks are there in my neighborhood? How can I utilize the data in the public data portal? The goal is to become familiar with Python and various data analysis libraries by handling various types of data through public data.

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

판다스

Pandas

넘파이

Numpy

Getting started with Python data analysis using public data

Preparing for data analysis

Chapter 1. Analysis of new private apartment sales prices nationwide

Chapter 2. Learning technical statistics using commercial (commercial) information

Chapter 3. Franchise Entry Analysis

Chapter 4. Comparing Starbucks and Ediya store locations

Chapter 5. Trying out various preprocessing with national urban park data

supplement