[WIDA] 3학년_4차 보고서

[주제]

고냉지 배추 가격 예측 모델

 

[지역]

강원도 태백, 강릉, 평창, 정선, 삼척

 

[데이터 수집]

1. 물가 지수 데이터

-생산자 물가 지수 데이터 (KOSIS)

-소비자 물가 지수 데이터 (KOSIS)

 

2. 날씨 데이터

- 평균기온(˚C), 최저기온(˚C), 최고기온(˚C), 일강수량(mm), 평균풍속(m/s), 평균 상대습도(%), 일사량(MJ/m2), 평균 지면온도(˚C) (기상청 기상자료개방포털)

 

3. 고냉지 배추 데이터

-고냉지 거래단위, 평균가격, 도매시장 데이터 (농넷)

 

모든 데이터 수집 완료.

 

 

[데이터 전처리]

-강수량의 경우 비가 안 온 날을 null값으로 넣어놔서 해당부분 0으로 채우고

 강수량을 제외한 null값은 전년도 혹은 전전년도로 채움

-합계일조량이 태백, 정선에서 아예 없어서 합계일조시간으로 대체

 

모든 데이터 전처리 완료.

 

 

 

※향후 계획

이번주 주말까지 각자 앙상블 모델 나눠서 학습 진행하고자 함

-다윤: randomforest, xgboost

-나연: decision tree, linear

-윤아: Gradient Boosting