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[부동산 이야기] 서평택 개발 완벽 정리 1편(feat. 안중역, 평택항, 화양지구) 안녕하세요, 오늘은 부동산이야기를 가져왔는데요. 아직 서평을 정리하진 않았지만, 최근 레비앙님의 "책으로 시작하는 부동산 공부" 등의 책을 읽었습니다. 특히 서평택에 관심이 생겨 저번 주말을 이용해 임장을 다녀왔어요. 주변 계획개발 지구의 공사 진행상황을 확인하고, 포승공단에 있는 기업들의 규모와 종류를 직접 눈으로 확인하고 왔습니다. (평택항은 차로 돌아다녀도 정말 넓더라고요) 우선 이번 글에서는 화양지구를 중심으로 서평택 관련 개발 전망과 호재 등을 정리해보겠습니다. 최근 정장선 평택시장이 서평택 일대의 개발 상황을 방문한 것으로 보아, 평택시에서도 서평택 일대에 대하여 적지 않은 관심을 갖고 있는 것 같습니다. https://www.newstown.co.kr/news/articleView.html?.. 2022. 3. 20.
[서평로그] 서울자가에 대기업 다니는 김부장 이야기(1, 2, 3편)를 읽은 경기도에 대기업 다니는 블로거의 서평 이야기 안녕하세요, 서울자가에 대기업 다니는 김부장 이야기를 읽고 글을 올립니다. 간단 서평 평소에 소설을 읽지 않습니다. 이상한 습관이지만 시간낭비에 대한 강박이 있어서, 단순한 희락을 추구하는 건 효율적이지 못하다는 생각을 하며 살아왔습니다. 이 얼마나 오만한 생각일까요? 이 책을 읽고 그러한 생각을 바꾸게 되었습니다. 처음 책을 읽게 된 계기는, 재테크 공부와 책을 좋아하는 저에게 아버지가 선물해 주셔서 읽게 되었습니다. 저도 처음엔 제목만 보고 재테크 책인 줄 알았지만, 실화기반 소설(또는 수필)이라는 것을 알게 되었습니다. 그리고 이 책은 ‘타이탄의 도구들(팀 페리스 저)’과 더불어 제가 가장 사랑하고 추천하는 책 중에 하나가 되었습니다. ‘서울 자가에 대기업 다니는 김부장 이야기’는 실화 기반 소설이.. 2022. 2. 27.
[SAS 프로그래밍 실습] Monte-Carlo Estimate Monte Carlo Estimate 1. Introduction 안녕하세요 박세훈입니다. 몬테카를로 알고리즘에 대해서 들어 보신적 있나요? 흔히 확률적 기법이라고도 불리는 위 알고리즘은, 대용량 데이터에서 낮은 정확도지만 빠른 성능을 보이는 알고리즘입니다. 자세한 이론은 향후 “SAS 고수의 팁”란에 추가로 포스팅하겠습니다. 예를 들어 100억개의 신용카드 트랜잭션 데이터의 중앙값을 찾아보도록 하죠. 전통적인 방식의 PROC MEAN을 사용하면 굉장히 오랜 시간이 걸립니다. 하지만 사실 중앙값이 16.45$든, 16.5$든 중요하지 않죠. 근사값만 구하면 되니까요. 이럴 때 사용되는 것이 몬테카를로 기법입니다. 2. Data 학습속도와 성능 차이를 비교하기 위해, 10000000(천 만개) 개의 무작위.. 2022. 1. 20.
[SAS 프로그래밍 실습] 가중 회귀 분석(Weight Regression) 구현하기 부제 : [PROC REG 사용하여 회귀분석 실습하기] ​ ​ ​ *SAS University Edition은 SAS Institute에서 무료로 제공하는 통계 분석 소프트웨어입니다. 관련 포스팅은 차후에 진행하도록 하겠습니다. ​ ​ 1. Introduction​ 지난 시간, 우리는 가중 회귀 (가중 최소 제곱)의 이론과 활용 사례를 배웠습니다. 이번에는 SAS University Edition를 활용하여 가중 회귀를 구현해보도록 하겠습니다. ​ University Edition 실행 화면입니다. 2. Data ​데이터는 SAS Global 커뮤니티의 Rick Wicklin 분석가가 제공한 것이며, 저희가 계산할 w가 산출 되어있는 값이므로 실습에 적절합니다. ​ data RegData; input y.. 2022. 1. 19.
현재 상장폐지 주의 종목 ( Feat. 3월 감사보고서 제출을 앞두고..) 안녕하세요, 2022년에는 어떤 섹터가, 어떤 종목이 유망할 지 궁금해지는 연초입니다. 곧 3월 감사보고서 제출 앞두고 있는데요, 이와 관련해서 상폐가능성 있는 종목들을 추려보았습니다. 현재 한국은행 기준금리 인상과, 매파식 기조를 유지하고 있는 연준에 의해 장 상황이 그리 즐겁진 않은 것 같습니다. 더군다나 LG에너지솔루션 청약으로 인해 매도세도 강한 상황이구요, 시장도 좋지 않은데 상폐를 전제로 모험을 할 필요는 없겠습니다. 아래는 상장폐지 가능성이 있는 종목과 그 근거입니다. ※예외 대상인 기술상장 특례기업 및 최근 상장기업이 포함되어 있을 수 있습니다. 참고해주시기 바랍니다. 법인세 차감전 사업손실률 50% 이상이 2회인 종목 - 예림당 - 베셀 - 디딤 - 디와이디 - 에이치앤비디자인 - 아스타.. 2022. 1. 17.
[SAS 프로그래밍 실습] Histogram Overlay Histogram Overlay 1. Introduction 안녕하세요. 박세훈입니다. 이번엔 비교적 가벼우면서 쓸 만한 히스토그램 다루기 내용을 가져왔습니다. 데이터는 Python 예제로도 많이 사용되는 Iris 데이터 입니다. 2. SGPANEL 사용 proc univariate data=sashelp.iris; class Species; var SepalLength; /*기술 통계량 계산 */ histogram SepalLength / nrows=3 odstitle="PROC UNIVARIATE with CLASS statement"; ods select histogram; /* 히스토그램 표시 */ run; Iris(붓꽃)데이터를 사용했구요, var로는 꽃받침 길이로 선택했습니다. 붓꽃에는 크게 .. 2022. 1. 17.
[SAS 프로그래밍 실습] Quantile Regression Quantile Regression 1. Introduction 안녕하세요. 박세훈입니다. 오늘은 회귀분석의 한 종류인 Quantile Regression에 대해 배워보겠습니다. 데이터는 때때로 같은 X값에 여러 개의 Y값을 가진 경우가 있습니다. 본 실습에선 X가 년도이기 때문에 연도별로 여러 개의 Y값을 갖게 되죠. 이럴 때 각 Y값 들의 분포에 따라 다른 모델을 적용하고 합니다. Quantile Regression은 이를 가능케 해줍니다. 2. Data 이 데이터는 미국 통계학 교수 459명의 연도별 급여를 측정한 데이터입니다. data salary; input Salaries Years @@; call streaminit(1); /* for blog example, add random jitter.. 2022. 1. 16.
[SAS 프로그래밍 실습] Quantile Regression Quantile Regression 1. Introduction 안녕하세요. 박세훈입니다. 오늘은 회귀분석의 한 종류인 Quantile Regression에 대해 배워보겠습니다. 데이터는 때때로 같은 X값에 여러 개의 Y값을 가진 경우가 있습니다. 본 실습에선 X가 년도이기 때문에 연도별로 여러 개의 Y값을 갖게 되죠. 이럴 때 각 Y값 들의 분포에 따라 다른 모델을 적용하고 합니다. Quantile Regression은 이를 가능케 해줍니다. 2. Data 이 데이터는 미국 통계학 교수 459명의 연도별 급여를 측정한 데이터입니다. data salary; input Salaries Years @@; call streaminit(1); /* for blog example, add random jitter.. 2022. 1. 16.
[서평로그] 미라클 모닝을 읽고 2달간 직접 실천한 후기 안녕하세요, 오늘은 미라클 모닝(할 옐로드 저)를 읽고 미라클 모닝을 직접 실천해본 후기를 말씀 드리겠습니다. 간단 서평 책 자체가 쉽게 읽히고, 분량이 많지 않아서 부담이 없었습니다. 평소 독서를 많이 하는 저에겐 오히려 다른 책보다 훨씬 내용이 적어 보였습니다. 흔히들 '쉽게 읽히는 책'은 어렵게 서술되지 않지만 내용을 잘 담고 있는 책인데, 할 옐로드 저자의 자기계발에 대한 내공이 더욱 느껴지는 것 같습니다. 우선 책을 구매한 이유는 직장인들 사이에서 이미 베스트셀러로 잘 알려진 '미라클 모닝'을 언젠가 한번 쯤 읽어야겠다고 생각했고, 최근 들어 퇴근하고 개인시간이 적어졌기 때문입니다. 퇴근하고 운동, 자기계발, 영어공부, 자격증 시험 등 하고 싶은 건 많은데, 시간이 모자라다보니 문득 아침에 일찍.. 2022. 1. 8.
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