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// 견적서 자동 계산하기
        function onlyNum(objtext1) {
        var inText = objtext1.value;
        var ret;
        for (var i = 0; i < inText.length; i++) {
        ret = inText.charCodeAt(i);

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# getwd()
# setwd(D:\\BigData\\Source)
# 
x<-c(1:10)
x
y <- seq(1,20,2)
y <- seq(1,by=2, length=10)

replace(x,2,8)  # X 데이터 변경은 안되고 출력만
x<-replace(x,2,8) #데이터 치환

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# 김농부는 이전 년도의 날씨정보를 기반으로 내일 비가 오는지 그렇지 않은지를 예측하고자 한다.
# 
# 날씨가 비가 온 날은 1, 비가 오지 않은 날은 0의 값을 갖는 데이터가 있다고 가정하자.
# 
# 이전 k년의 날씨 기록을 기반으로 내일의 날씨를 예측하는데 조건은 k년 중 반 이상 비가 왔을 때 비가 온다고 가정하자.
# 
# 기상 데이터와 예측을 위한 k년을 입력받아 이때 오차율을 계산해보자.
# 예측값과 실제값을 비교하여 두 값의 차가 1일 경우 오류이며 오류의 평균을 오차율로 한다.

## 실제 프로세스

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getwd()

# 행렬(Matrix) : 행과 열로 구성된 데이터 형태
# 행렬의 생성
m <- matrix(c(1:9))
# m 데이터의 형태를 출력 : Class(데이터)
class(m)
m
# 3행 3열의 행렬을 생성
m <- matrix(c(1:9),nrow = 3, ncol = 3)

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setwd("D:/BigData/source")
getwd()

#전치 행렬 : 행과 열을 바꾼 행렬
m <- matrix(c(1:9),nrow=3)
m

t(m)
m
# 하삼각행렬 : lower.tri()

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getwd()

# 리스트 생성 : listData
listData <- list("홍길동",550000, T)
listData


v <- c(1:5)
m <- matrix(c(1:6), nrow=2)

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getwd()
# read.table() : 외부파일에서 데이터 프레임으로 값을 가져온다
dfData <- read.table("./BigData/employee.txt")
dfData
# 데이터에서 열이름과 행이름이 지정된 경우에 해당하는 조건을 지정하여 생성
# read.table(파일명, row.name='행구분 열이름', header=T|F)
dfData <- read.table("./BigData/employee.txt",row.names='no',header=T)
dfData
# 데이터프레임에서 각각의 정보를 선택할 때는 리스트와 동일
dfData$name

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getwd()

## 데이터 불러오기
# csv파일을 일반적으로 불러올때 : read.csv("파일명")
csvGrocery<-read.csv("./BigData/grocery.csv")
csvGrocery
# 데이터 분석시 데이터를 확인 함수 : fix()
fix(csvGrocery)

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# 현재 작업디렉토리 위치 확인
getwd()

# 1일, 2일, 3일, 4일, 5일, 6일, 7일을 데이터로 갖는 벡터데이터 dateInfo 생성
dateInfo <- c("1일","2일","3일","4일","5일","6일","7일")
# 07시, 12시, 17시 를 데이터로 갖는 벡터데이터 timeInfo 생성
timeInfo <- c("07시","12시","17시")
# 20,19,20,22,23,18,20을 데이터로 갖는 벡터데이터 tempInfo07생성
tempInfo07 <- c(20,19,20,22,23,18,20)
# 29,29,28,31,31,27,29를 데이터로 갖는 벡터데이터 tempInfo12생성

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getwd()
setwd("D:/BigData/source")

matrixData <- matrix(c(1:20), nrow=4)
matrixData

class(matrixData)

#matrixData 행렬을 데이터프레임으로 변환  
matrixData <- as.data.frame(matrixData)