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데이터 간의 상관성(correlation) 찾기 데이터 간의 상관성을 분석합니다. 이 분석은 두개 이상 데이터들 사이의 상관성을 나타내는 것으로 인관관계를 나타내는 것은 아님을 주의해야 합니다. 다음은 yfinance 패키지를 적용하여 kospi 지수(kos), 원화-미달러(krw), 그리고 나스닥 지수(nsq)의 일일 종가자료를 호출하여 사용합니다. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler import yfinance as yf import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='NanumGothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False import seaborn as sns %matplotlib inline fontdict={"fontsize":12, 'fontweight': "bold"} 호출한 자료들의 kos-kre, kos-nsq, 그리고 krw-nsq를 비교할 것으로 각 데이터간의 scale의 차이를 고려하여 모두 표준화하여 사용합니다. st=pd.Timestamp(2023, 10, 17) et=pd.Timestamp(2024, 10, 26) kos=yf.download("^KS11",st, et)["Close"] krw=yf.download("KRW=X", st, et)["Close"] nsq=yf.download("^IXIC", st, et)["Close"] data=pd.concat([kos, krw, nsq], axis=1, join="outer").dropna(...