브라이틱스(Brightics)에서 시계열 분해를 할 수 있는 Time Series Decomposition를 알아본다.
Time Series Decomposition
브라이틱스(Brightics)에서 Query Excutor 블럭으로
Query Excutor
브라이틱스(Brightics)에서 날짜 형식을 변환할 때 사용할 수 있는 Datetime Formatter를 알아본다.
Datetime Formatter
브라이틱스(Brightics)에서 문자형 변수의 특정 값을 치환할 때 사용하는 Replace String Variable을 알아본다.
Replace String Variable
브라이틱스(Brightics)에서 연속형 데이터를 범주화 할 수 있는 Bucketizer를 알아본다.
Bucketizer
브라이틱스(Brightics)에서 지수가중이동평균(EWMA)를 수행할 수 있는 EWMA를 알아본다.
EWMA
브라이틱스(Brightics)에서 단순이동평균과 가중이동평균 계산이 가능한 함수 블럭인 Moving Average를 알아본다.
Moving Average
브라이틱스(Brightics)에서 기존에 사용했던 One Hot Encoder의 가변수 생성 규칙을 끌어와 다른 데이터에 적용할 때 사용하는 One Hot Encoder Model을 알아본다.
One Hot Encoder
One Hot Encoder Model
브라이틱스(Brightics)에서 명목형 변수를 가변수(더미변수, dummy variable)로 만들 수 있는 One Hot Encoder를 알아보자.
브라이틱스(Brightics)에서 Normalization의 규칙을 그대로 다른 데이터에 적용할 수 있는 Normalization Model을 알아본다.
Normalization
Normalization Model
Data Doctor
Diagnose and Treat via Data.
Seoul, Korea
포스트
287
카테고리
55
태그
639
Python / TextMining
Update your browser to view this website correctly. Update my browser now
×