R Notebook for Naver Trends
1. 한국은행 소비자물가지수와 검색어관계
2-1 네이버 검색어 소비자 물가지수(ConsumerPriceIndex, 네이버에서 소비자물가지수를 조회한 경우)
2-2 comput correlation, “한국은행 소비자물가지수 통계치” 와 “검색어 소비자물가지수 로그값”
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k2<-as.numeric(coredata(d$z.log))
cor(k1,k2)## [1] 0.0153-1 검색어 CPI (네이버에서 CPI를검색 한 자료)
##kable(head(multiTimeline_CPI))%>%kable_styling(full_width = F,position="left")
# CPI 로그 값
cbind(head(d2),head(z2))## BOK z2.log head(z2)
## 2016-01-01 100 1.43 4.17
## 2016-02-01 101 2.28 9.76
## 2016-03-01 101 1.81 6.11
## 2016-04-01 101 2.26 9.56
## 2016-05-01 101 1.72 5.59
## 2016-06-01 101 2.61 13.653-2 검색어 CPI 그래프
correlation, 한국
k1<-as.numeric(coredata(d2$BOK))
k3<-as.numeric(coredata(d2$z2.log))
cor(k1,k3)## [1] -0.1384-1 검색어 인플레이션 vs price movement (1)
#kable(head(multiTimeline_Inflation))%>%kable_styling(full_width = F,position = "left")
# 인플레이숀 log값
cbind(head(d3),head(z3)) ## BOK z3.log head(z3)
## 2016-01-01 100 2.90 18.2
## 2016-02-01 101 3.78 43.7
## 2016-03-01 101 3.20 24.5
## 2016-04-01 101 3.39 29.8
## 2016-05-01 101 3.46 31.9
## 2016-06-01 101 3.55 34.84-2 검색어 인플레이션 vs price movement (2) 그래프 
4-3 corellations
k1<-as.numeric(coredata(d3$BOK))
k4<-as.numeric(coredata(d3$z3.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "인플레이션"의 상관관계
cor(k1,k4) ## [1] 0.0825-1 검색어 디플레이션 vs price movement (1)그래프
#kable(head(multiTimeline_Deflation))%>%kable_styling(full_width = F,position = "left")
# 디플레이션 로그 값
cbind(head(d4),head(z4)) ## BOK z4.log head(z4)
## 2016-01-01 100 1.50 4.49
## 2016-02-01 101 3.20 24.57
## 2016-03-01 101 1.67 5.32
## 2016-04-01 101 1.78 5.96
## 2016-05-01 101 1.42 4.14
## 2016-06-01 101 1.52 4.555-2 검색어 디플레이션 vs price movement (2) 그래프 
5-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k5<-as.numeric(coredata(d4$z4.log))
# 한국은행 통계치와 검색숀어 "디플레이션"의 상관관계
cor(k1,k5) ## [1] -0.7276-1 검색어 현금 vs price movement (1)
# 현금 로그 값
cbind(head(d5),head(z5)) ## BOK z5.log head(z5)
## 2016-01-01 100 2.77 15.9
## 2016-02-01 101 3.20 24.6
## 2016-03-01 101 2.91 18.3
## 2016-04-01 101 3.08 21.7
## 2016-05-01 101 3.49 32.8
## 2016-06-01 101 3.13 22.96-2 검색어 현금vs price movement (2) 그래프 
6-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k6<-as.numeric(coredata(d5$z5.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "현금"의 상관관계
cor(k1,k6) ## [1] -0.002267-1 검색어 은행 vs price movement (1)
# 은행 로그 값
cbind(head(d6),head(z6)) ## BOK z6.log head(z6)
## 2016-01-01 100 2.65 14.2
## 2016-02-01 101 3.27 26.4
## 2016-03-01 101 3.03 20.7
## 2016-04-01 101 3.11 22.4
## 2016-05-01 101 2.95 19.1
## 2016-06-01 101 3.19 24.27-2 검색어 은행 vs price movement (2) 그래프 
7-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k7<-as.numeric(coredata(d6$z6.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "은행"의 상관관계
cor(k1,k7) ## [1] 0.2928-1 검색어 이력서 vs price movement (1)
# 이력서 로그 값
cbind(head(d7),head(z7)) ## BOK z7.log head(z7)
## 2016-01-01 100 3.35 28.4
## 2016-02-01 101 4.28 71.9
## 2016-03-01 101 4.09 59.4
## 2016-04-01 101 3.86 47.4
## 2016-05-01 101 3.49 32.9
## 2016-06-01 101 4.12 61.48-2 검색어 이력서 vs price movement (2) 그래프 
8-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k8<-as.numeric(coredata(d7$z7.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "이력서"의 상관계수
cor(k1,k8) ## [1] -0.1519-1 검색어 인터뷰 vs price movement (1)
# 인터뷰 로그 값
cbind(head(d8),head(z8)) ## BOK z8.log head(z8)
## 2016-01-01 100 2.45 11.6
## 2016-02-01 101 2.88 17.8
## 2016-03-01 101 2.47 11.8
## 2016-04-01 101 2.64 14.0
## 2016-05-01 101 2.47 11.9
## 2016-06-01 101 2.94 18.99-2 검색어 인터뷰 vs price movement (2) 그래프 
9-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k9<-as.numeric(coredata(d8$z8.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "인터뷰"의 상관계수
cor(k1,k9) ## [1] 0.031210-1 검색어 구직 vs price movement (1)
# 구직 로그 값
cbind(head(d9),head(z9)) ## BOK z9.log head(z9)
## 2016-01-01 100 2.96 19.3
## 2016-02-01 101 3.77 43.3
## 2016-03-01 101 3.57 35.7
## 2016-04-01 101 3.54 34.5
## 2016-05-01 101 3.25 25.7
## 2016-06-01 101 3.80 44.510-2 검색어 구직 vs price movement (2) 그래프 
10-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k10<-as.numeric(coredata(d9$z9.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "구직"의 상관계수
cor(k1,k10) ## [1] 0.24911-1 검색어 체크카드 vs price movement (1)
# 구직 로그 값
cbind(head(d10),head(z10)) ## BOK z10.log head(z10)
## 2016-01-01 100 3.40 30.1
## 2016-02-01 101 4.11 61.2
## 2016-03-01 101 3.71 40.7
## 2016-04-01 101 3.48 32.5
## 2016-05-01 101 3.30 27.1
## 2016-06-01 101 3.46 31.911-2 검색어 체크카드 vs price movement (2) 그래프 
11-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k11<-as.numeric(coredata(d10$z10.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "체크카드"의 상관계수
cor(k1,k11) ## [1] 0.12412-1 검색어 물가상승 vs price movement (1)
# 구직 로그 값
cbind(head(d11),head(z11)) ## BOK z11.log head(z11)
## 2016-01-01 100 2.48 11.94
## 2016-02-01 101 1.94 6.97
## 2016-03-01 101 2.22 9.20
## 2016-04-01 101 2.54 12.69
## 2016-05-01 101 2.11 8.21
## 2016-06-01 101 2.58 13.1812-2 검색어 체크카드 vs price movement (2) 그래프 
12-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k12<-as.numeric(coredata(d11$z11.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "체크카드"의 상관계수
cor(k1,k12) ## [1] 0.40413-1 검색어 생활비 vs price movement (1)
# 생활비 로그 값
cbind(head(d12),head(z12)) ## BOK z12.log head(z12)
## 2016-01-01 100 2.50 12.2
## 2016-02-01 101 3.12 22.7
## 2016-03-01 101 2.99 19.8
## 2016-04-01 101 2.87 17.7
## 2016-05-01 101 2.68 14.6
## 2016-06-01 101 2.94 18.913-2 검색어 생활비 vs price movement (2) 그래프 
13-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k13<-as.numeric(coredata(d12$z12.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "생활비"의 상관계수
cor(k1,k13) ## [1] 0.35314-1 검색어 인플레이션율 vs price movement (1)
# 인플레이션율 로그 값
cbind(head(d13),head(z13)) ## BOK z13.log head(z13)
## 2016-01-01 100 2.90 18.2
## 2016-02-01 101 3.78 43.7
## 2016-03-01 101 3.20 24.5
## 2016-04-01 101 3.39 29.8
## 2016-05-01 101 3.46 31.9
## 2016-06-01 101 3.55 34.813-2 검색어 인플레이션율 vs price movement (2) 그래프 
13-3 correlations
k1<-as.numeric(coredata(d$BOK))
k14<-as.numeric(coredata(d13$z13.log))
# 한국은행 통계치와 검색어 "인플레이션율"의 상관계수
cor(k1,k14) ## [1] 0.0823.모델
- PPP
- NT_ppp
- PPP+NT_ppp
- MM
- NT_mm
- mm+NT_mm