Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- google.oauth2
- 봇탐지
- LTV예측
- Kaggle
- self-similarity
- anomaly detection
- AutoEncoder
- anomaly
- 게임 이탈 분석
- google.cloud
- 기초통계학
- Detection
- AE
- 데이터 분석
- 데이터분석
- 오토인코더
- LTV
- 유저이탈
- 대회
- 게임
- 이상탐지
- 자기유사도
- 게임분석
- 사례
- 게임 데이터분석
- 자료의요약
- 통계학
- PYTHON
- 딥러닝
- dacon
Archives
- Today
- Total
목록게임데이터분석 (1)
사쿠의 데이터 블로그
[R code] 유저 플레이 타임(Play time) 군집화
제목은 플레이 타임 군집화라고 적었지만, 시계열 데이터에 군집화를 적용할 수 있는 방법론을 소개해드립니다. 먼저, 내용의 출처는 아래 논문이고 코드 부분은 제가 작성했습니다. 본문 내용 중 궁금한 내용이 있다면 언제든지 질문 부탁드립니다. Discovering Playing Patterns: Time Series Clustering of Free-To-Play Game Data The classification of time series data is a challenge common to all data-driven fields. However, there is no agreement about which are the most efficient techniques to group unlabeled t..
게임 데이터 분석
2020. 3. 26. 23:47