Allen's 데이터 맛집

해당 포스트는 파이썬을 사용하여 주식 데이터를 수집하고, 시각화하는 내용을 좀 더 구체적으로 다뤄 보겠습니다. 코드는 FinanceDataReader 라이브러리를 사용하여 주식 데이터를 가져와 개별 종목을 수집합니다 FinanceDataReader를 통해 여러 종목 수익률을 비교 및 시각화를 해서 인사이트를 찾고 pandas를 사용하여 데이터를 가공하고 시각화합니다. 추가로 네이버금융 개별종목을 requests, beautifulsoup4 라이브러리를 사용하여 keyword로 html파일을 읽어와서 데이터를 수집하고 데이터 분석 전문 시각화 도구인 plotly를 통해 일별 시세를 시각화합니다. 개별종목 수집하기 DataReader를 통해서 원하는 종목의 코드를 첫 번째 인자, 그리고 몇 년도부터 몇 년도..

이번 프로젝트는 주피터노트북으로 진행하였습니다 한눈에 코드와, 결과 시각화까지 알아보기 편리하여 그대로 인용하겠습니다 첫 포스팅은 간단하게 한국 거래소 상장종목을 가져오고 많은 주식 종목 데이터를 파악하기 위해 다양한 라이브러리로 시각화를 진행하였습니다. 간단한 시각화 만으로 데이터들의 값들을 한눈에 보기 시각화의 중요성을 보여줍니다. FinanceDataReader 라이브러리로 한국거래소 상장종목을 간편하게 가져옵니다. 아래 예시처럼 StockListing() 안의 매개변수로 키워드를 입력하면 원하는 주식 종목 형태를 가져올 수 있습니다. df_krx = fdr.StockListing("KRX") # KRX : KRX 종목 전체 # KOSPI : KOSPI 종목 # KOSDAQ : KOSDAQ 종목 #..

프로젝트를 들어가며 안녕하세요~ 현 개발자이며 데이터 분석가로 취직을 준비하고 있는 Allen입니다! 저의 블로그에 세 번째 프로젝트를 소개하겠습니다. 이전에 주식 투자 트레이딩 봇 프로젝트를 완료한 뒤에도 주식 관련 프로젝트를 선택한 이유는 데이터 분석을 통해 다양한 라이브러리들을 익힐 필요성을 느꼈기 때문이에요. 특히, 데이터 분석에서 빼놓을 수 없는 판다스는 증권 데이터 분석을 위해 탄생한 라이브러리로서, 이러한 이유로 금융 데이터를 활용한 추가적인 프로젝트를 진행해 보았습니다. 이전 프로젝트가 프로그래밍과 자동화, 그리고 구현에 중점을 두었다면, 이번 프로젝트에서는 데이터 수집을 위한 SQL, 데이터 전처리 및 분석에 활용되는 Pandas, Numpy와 시각화 도구들이 중요성을 갖는다는 것을 깨달..