Google 예측 api 외환

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Google Finance와 같은 API를 통해 환율을 얻으려면 어떻게해야합니까? [닫은]
이제 Google Finance API를 찾아 보았습니다. 하지만 포트폴리오, 거래, 직책에 대한 많은 정보를 발견했습니다. 내가 알지 못하는 다른 것들.
나는 잘못된 문서를보고 있는가? GF에서 환율의 피드를 받으려면 어떻게해야합니까? 이것은 가능한가?
일을 좀 더 명확하게하기. 나는 기술적 인 것에 관심이 없으며 어떤 코드도 원합니다.
George Stocker & # 9830; 2 월 27 일 14시 20 분 12 초.
이 질문은 주제와는 다른 것으로 보입니다. 닫히기로 결정한 사용자는 다음과 같은 구체적인 이유를 제시했습니다. & quot; 도구, 라이브러리 또는 좋아하는 오프 사이트 리소스를 추천하거나 찾도록 요청하는 질문은 유인 된 답변과 스팸을 유치하는 경향이있어 스택 오버플로에 대해 주제를 벗어났습니다. 대신 문제를 설명하고 문제를 해결하기 위해 지금까지 수행 된 작업을 설명하십시오. & quot; & ndash; George Stocker이 질문을 도움말 센터의 규칙에 맞게 수정하려면 질문을 수정하십시오.
조지 스토커 & # 9830; 8 월 29 일 14시 18 분 22 초
이 질문의 답은 공동 작업입니다. 개선 할 수있는 것을 발견하면 대답을 편집하여 개선하십시오! 여기에 추가 답변을 추가 할 수 없습니다.
10 답변.
모든 답변을 주셔서 감사합니다.
후손을 위해 그들은 다른 가능한 대답과 함께 있습니다 :
Yahoo finance API 단종 된 2017-11-06.
메시지가있는 2017-11-06 현재 중단되었습니다.
이 서비스가 Yahoo 서비스 약관을 위반하여 사용되고 있음이 주목되었습니다. 따라서 서비스가 중단됩니다. 모든 장래 시장 및 주식 데이터 조사에 대해서는 finance. yahoo를 참조하십시오.
이 CSV는 Curry라는 jQuery 플러그인에서 사용되었습니다. 카레 (2017-08-29)는 안정성 문제로 인해 fixer. io를 사용하기 시작했습니다. 단순한 CSV 이상을 필요로 할 때 유용 할 수 있습니다.
(Keyo 덕분에) Yahoo Query Language를 사용하면 XML 또는 JSON에서 한 번에 많은 통화를 얻을 수 있습니다. 두 번째로 데이터가 업데이트되고 (유럽 중앙 은행은 하루 이전 데이터가 있음) 주말에 중지합니다. 어떤 종류의 가입도 요구하지 않습니다.
다음은 쿼리를 테스트하고 URL을 복사 할 수있는 YQL 쿼리 작성기입니다.
오픈 소스 환율 API.
Free 계정에서는 "base"( "USD")를 변경할 수 없습니다.
currencylayer API.
매월 1,000 회의 무료 히트 플랜.
Free 계정에서는 "소스"( "USD")를 변경할 수 없습니다.
유럽 ​​중앙 은행 사료.
Fixer. io API (유럽 중앙 은행 데이터)
다음은 Google API를 기반으로하는 또 다른 JSON (P) API입니다 (출처 :이 설명).
Yahoo는 XML 또는 JSON에서 한 번에 전체 통화를 얻을 수있는 YQL 기능을 제공합니다. 나는 데이터가 ECB가 하루 이전 데이터를 가지고 있으며 주말에 멈추는 순간까지 최신 정보라는 것을 알았다.
다음은 쿼리 빌더입니다. 여기에서 쿼리를 테스트하고 URL을 복사 할 수 있습니다.
유럽 ​​중앙 은행 (ECB)은 또한 내가 아는 가장 신뢰할 수있는 무료 사료를 제공합니다. 그것은 약 28 통화를 포함하고 적어도 매일 업데이 트됩니다.
한 통화를 다른 통화로 변환하기위한 무료이고 간단한 API가 필요한 경우 free. currencyconverterapi를 시도하십시오.
면책 조항, 나는 웹 사이트의 저자이며 다른 웹 사이트 중 하나에 사용합니다.
이 서비스는 상용 응용 프로그램에도 무료로 사용할 수 있지만 보증은 제공하지 않습니다. 성능상의 이유로 값은 30 분마다 업데이트됩니다.
다음은 PHP 예제를 사용하는 교환 API입니다.
[환율 공개 API]
한 달에 1,000 건의 요청을 무료로 제공합니다. 앱 ID를 등록하고 잡아야합니다. 무료 계정의 기본 통화 USD입니다. 지원되는 통화 및 설명서를 확인하십시오.
150 USD = 18039.09015 엔.
[통화 레이어 API]
한 달에 1,000 건의 요청을 무료로 제공합니다. 등록하고 액세스 키를 가져와야합니다. 맞춤 기본 통화는 무료 계정에서 지원되지 않습니다. 설명서를 확인하십시오.
150 USD = 18036.75045 엔.
이 문제에 대한 루비 기반 솔루션을 찾고 있다면 Google Calculator 메서드를 사용하여 다음과 유사한 솔루션을 사용하는 것이 좋습니다. j. mp / QIC564.
다음은 GBP와 USD 사이의 환율을받는 간단한 PHP 스크립트입니다.
Google 환율이 정확하지 않습니다. Google 자체에서 말합니다 ==> Google은 계산기에서 사용하는 환율의 정확성을 보장 할 수 없습니다. 환율 변동에 영향을받을 수있는 거래를하기 전에 현재 환율을 확인해야합니다. Citibank N. A.가 제공하는 외화 환율은 라이센스하에 표시됩니다. 요금은 정보 제공의 목적으로 만 사용되며 예고없이 변경 될 수 있습니다. 실제 거래의 환율은 다를 수 있으며 Citibank는 표시된 모든 비율로 거래를 제안하지 않습니다.
IP에 의해 수행 된 지리적 위치 정보 (IP는 공급자 IP이므로 정확하지는 않음) 외에도 통화를 반환하고 통화 변환기가 있습니다 (예제 참조).
111 개의 통화가 업데이트되었습니다.
통화 변환에 대한 힌트를 찾고있는 모든 초보자들에게이 링크를 살펴보십시오. Datavoila.
그것은 C #에서 내 자신의 프로젝트와 관련하여 많은 도움을주었습니다. 사이트가 사라질 경우를 대비하여 아래 코드를 추가하겠습니다. 자신의 프로젝트에 아래의 단계를 추가하기 만하면됩니다. 형식 지정에 대해 죄송합니다.

가격 및 서비스 조건.
이 페이지는 Google Prediction API 사용에 대한 가격 책정 일정을 설명합니다.
현지 통화로 청구하는 경우 Google은 주요 금융 기관에서 게시 한 환율에 따라 나열된 가격을 현지 통화로 변환합니다.
일부 예측 API 사용 시나리오는 예측 API와 다른 가격 조건을 가진 Google Cloud Storage에 의존합니다.
유료 사용에는 99.9 % 가용성 서비스 수준 계약이 제공됩니다. SLA에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.
Google Cloud Platform 콘솔에서 사용량을 모니터링하십시오. 다음 가격 및 한도가 적용됩니다.
사용료 : 예측 : 10,000 건의 예측 / 월 : $ 0.00 10,001 건 이상의 예측 / 월 : 초기 10,000 회를 넘어서 $ 0.50 / 1,000 건의 예측 교육 : $ 0.002 / MB 일괄 훈련 (각 데이터 세트의 최대 크기 : 2.5GB) 0-10,000 건의 스트리밍 업데이트 : $ 0.00 10,001 + 스트리밍 업데이트 : 초기 10,000 회를 초과하여 $ 0.05 / 1,000 업데이트 사용 한도 : 하루에 40,000 건 이상의 예상 검색어를 작성하려면 Google에 문의하십시오. Google 예측은 자신의 모델에 대해 프로젝트 당 하루 2,000,000 건의 예측에 대한 기본 제한이 있습니다. 호스팅 된 모델은 모든 데모 모델에서 사용 예측이 100 개 / 일 / 사용자로 제한됩니다. 개발자는 자신이 만든 모델에 대해 더 많은 유료 사용 한도를 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 각 모델의 설명서를 참조하십시오.
중요 : 이러한 청구에는 교육 데이터를 보관하는 데 필요할 수있는 Google Cloud Storage 요금이 포함되어 있지 않습니다. 발생할 수있는 추가 비용을 확인하려면 Google Cloud Storage의 가격 책정표를 참조하십시오.
서비스 약관.
귀하는 Google Prediction API의 사용이 Prediction API 서비스 약관의 적용을받으며 Prediction API 서비스 약관을 수락하지 않고 Prediction API를 사용할 수 없다는 점을 인정합니다.
별도로 명시된 경우를 제외하고이 페이지의 컨텐츠는 Creative Commons Attribution 3.0 License로 라이센스가 부여되며 코드 샘플은 Apache 2.0 라이센스에 의거하여 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 사이트 정책을 참조하십시오. Java는 Oracle 및 / 또는 그 계열사의 등록 상표입니다.

Google 스프레드 시트 및 예측 API를 사용하여 이탈률 개선
2016 년 7 월 25 일 Nedim Talović
기계 학습 개념 덕분에 미래의 사건을 예측하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. 이력 데이터를 기반으로 예측을 수행합니다.
sas 기계 학습 정의를 살펴 보겠습니다.
"기계 학습은 분석 모델 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법입니다. 데이터를 반복적으로 학습하는 알고리즘을 사용하면 기계 학습을 통해 컴퓨터가 어디에서 볼지 명시 적으로 프로그래밍하지 않아도 숨겨진 통찰력을 찾을 수 있습니다. "
예, 기계 학습은 우리가 사용하는 모든 멋진 것들 뒤에 있습니다 :
자가 운전 자동차 (가까운 장래에) 아마존과 넷플 릭스에서 볼 수있는 추천 시스템 사기 탐지 스팸 탐지 신용 위험 예측 Google 상향 판매 기회.
그것은 당신이 결코 고려하지 않을 곳에 존재하는 패턴을 발견합니다.
아무 것도 할 필요가 없습니다. 구글, 아마존, 마이크로 소프트, 빅맥 (BigML)과 같은 많은 프로그램들이 당신을 위해 알고리즘을 발명했다. 그것이 누구에게나 합리적인 이유입니다.
기본적으로 당신의 임무는 데이터를 준비하고 API를 사용하는 것입니다.
# 1 Google Prediction API.
변동될 수있는 고객을 예측하기 위해 Google 스프레드 시트와 결합 된 Google Prediction API를 사용하겠습니다.
이제 Google Prediction API 가격 정책을 살펴 보겠습니다.
한 달에 10 달러면 하루에 10,000 번 예상하고 1,000 번 예상 할 때마다 $ 0.50가들 것입니다. 또한 1GB의 교육 데이터는 $ 2.04입니다. 비싸지 않다고 말 했잖아, 그렇지?
이 예에서는 가격 책정을 잊어 버렸습니다. 스마트 자동 완성 애드온을 설치하고 무료로 해지 할 수있는 사용자를 예측합니다.
# 2 예측 해지율.
ML이 지금까지 알아 낸 것처럼 우리가 관심있는 질문에 대답 할 수있게 해줍니다.
향후 30 일 이내에 고객 X가 구독을 취소 할 가능성은 무엇입니까?
모든 단일 고객에 대해 예측을하게됩니다. 놀랍지 않나요?
이 예에서는 Orange Telecom의 공개 데이터 세트를 사용합니다. Orange Telecom의 데이터 세트를 사용하여 ML을 테스트 해 보시기 바랍니다. 일단 모든 것을 파악하면 자신의 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
# 3 Smart Autofill 스프레드 시트 부가 기능을 설치하십시오.
Smart Autofill 스프레드 시트 부가 기능을 설치해 보겠습니다.
API가 더 나은 해결책임을 잊지 마십시오. 사용 가능한 다른 라이브러리 (PHP, Python, Ruby, Go 등)가 있으므로 개발자 나 개발자가 사용하는 프로그래밍 언어를 예측하는 데 문제가되지 않습니다.
Smart Autofill SpreadSheet Add-on을 어떻게 설치할 수 있습니까?
Smart Autofill Add-on 페이지를 열고 + FREE 버튼을 클릭하십시오.
다른 방법은 새 스프레드 시트 문서를 만드는 것입니다. 메뉴에서 애드온 & # 8211;을 클릭하십시오. 애드온 받기.
검색시 "스마트 자동 완성"을 누르고 + FREE 버튼을 클릭하십시오.
추가 기능에 계정에 대한 액세스 권한이 있어야합니다.
Allow를 클릭하고 몇 초 동안 기다렸다가 다음 메시지가 나타나는지 확인하십시오 :
# 4 데이터 세트를 준비합니다.
Orange Telecom 데이터 세트의 80 %를 다운로드하여 Google 스프레드 시트로 가져옵니다. 데이터의 80 %를 사용하는 이유는 모델로 교육하기 때문입니다. 나머지 20 %는 예측에 사용됩니다.
Google 드라이브에 데이터 세트가있는 경우 새 문서를 업로드하지 않고 소스로 사용할 수 있습니다.
내 Google 드라이브에는 데이터 세트가 없으므로 컴퓨터에서 데이터 세트를 업로드합니다.
이제 File & # 8211; 가져 오기에서 업로드 탭을 선택하고 데이터 세트를 업로드하십시오.
큰. 이제 우리는 역사적인 데이터와 많은 칼럼을 가지고 있습니다. 하나만 제외하고이 모든 열은 실제로 독립 변수 (X)입니다. 마지막 열은 우리의 종속 변수 (Y)입니다. & # 8211; 우리가 예측하는 변수.
독립 변수를 살펴보십시오.
주 계정 길이 지역 번호 국제 계획 음성 메일 계획 번호 vmail 메시지 총 일 분 총 총 통화 일 총 요금 총 이브 분 총 이브 콜 총 이브 요금 총 야간 통화 총 야간 통화 총 야간 통화 총 분간 총 Intl 통화 총 Intl 요금 고객 서비스 호출.
종속 변수는 CHURN이라고하며 두 가지 가능한 값만 있습니다.
여러분이 짐작 하듯이, 종속 변수 CHURN은 모든 독립 변수 X에 의해 결정됩니다.
이제 데이터의 80 %를 가져 오면 나머지 20 % 데이터를 가져와야합니다. 고객이 이탈 할 것인지 아닌지 판단하기 위해 사용할 20 % 데이터 세트를 다운로드하십시오.
나머지 20 % 데이터 가져 오기도 같은 방식으로 진행됩니다.
파일 & # 8211;로 이동하십시오. 나머지 20 %의 데이터가 포함 된 파일 가져 오기 및 업로드
가져 오기 작업을 선택하라는 메시지가 표시됩니다.
현재 시트에 행 추가를 선택합니다. 현재 시트가 데이터 (모델 데이터)의 80 %가되는 시트인지 확인하십시오.
가져 오기를 클릭하면 스프레드 시트 문서가 비슷하게 보입니다.
분명히, 나는 쓸모가 없어서 행 3335를 제거해야한다. & # 8211; 첫 번째 행에는 열 설명이 있습니다.
그러나 데이터는 아직 준비되지 않았습니다.
추가 된 20 % 데이터에서 변동 열의 값 (TRUE / FALSE)을 제거해야합니다.
내 탁자가 이렇게 보이길 바래.
가져 오기 전에 데이터를 정리할 수있었습니다. 최종 결과는 동일하므로 원하는대로 선택할 수 있습니다.
자, 미래를 예언하자!
# 5 예측.
메뉴에서 부가 기능 & # 8211;을 클릭하십시오. 스마트 자동 완성 & # 8211; 시작.
화면의 오른쪽 부분에 스마트 자동 완성 창이 나타납니다.
다음 버튼을 클릭하기 전에 예측을 위해 사용하고있는 모든 행과 열 (churn 열도)을 선택해야합니다.
최신 행 (4003)으로 스크롤하고 Shift 키를 누른 다음 최신 셀 T4003을 클릭하십시오.
80 %와 20 %의 데이터 세트 사이에 두 개의 빈 행이 있음에 유의하십시오.
하나만있는 경우 최신 행은 4002가됩니다. 빈 행이 없으면 최신 행은 4001이됩니다.
이제 행과 열을 선택했으면 다음 버튼을 클릭하고 자동 채우기 할 열을 선택하십시오.
이 경우 열 T입니다.
원하는 경우 예측 된 값을 강조 표시 할 수 있습니다. 모델 데이터와 예측 데이터 사이에 빈 행이없는 경우에 특히 유용합니다. & # 8211; 우리의 80 %와 20 % 파일.
시작을 클릭하면 예측이 시작되었습니다.
많은 양의 데이터로 인해 예측이 오래 걸릴 수 있습니다. API가 더 나은 솔루션 인 이유는 대부분의 경우에 200 밀리 초 미만으로 예측할 수 있기 때문입니다.
Smart Autofill Add-on은 테스트 목적으로는 정말 유용하지만 API는보다 발전된 예측에 필요한 솔루션입니다.
좋습니다, 우리는 결과를 얻었다 :
우리의 예상 정확도는 87.00 %입니다. 그것은 훌륭하지만 완벽하지는 않습니다. 샘플 (모델)이 조금 더 큰 경우 추정 정확도가 더 높습니다.
그러나 열 T를 채워야합니다.
결론.
ML은 실제 사례를 사용하기 때문에 점점 더 대중적으로 변하고 있습니다. 그것은 미래입니다. 많은 양의 데이터가 처리 대기 중이며 숨겨진 패턴을 찾을 수 있습니다.
앞서 말했듯이 기계 학습은 모든 사람이 이용할 수 있습니다. 프로그래밍 기술이나 큰 돈이 필요하지 않습니다. BigML, Machine-as-a-Service는 또한 훌륭한 솔루션입니다.
해지율을 줄이기 위해 기계 학습을 사용해 본 적이 있습니까? 당신의 경험은 무엇입니까? 당신의 생각을 함께 나누세요.
Nedim, 이 훌륭한 게시물입니다! 나는 당신이 관심을 가지고 있을지도 모르는 해지 비율 및 고객 재 활성화에 대한 글을 쓰었고, 그것에 대한 내 관점을 제공합니다.
고마워요, 제이미! 방금 블로그 게시물을 읽었는데 이는 매우 실용적인 & # 8212; 내가 읽는 것을 좋아하는 종류의 블로그 게시물.
한 부분 기계 학습, 한 부분 리마 팅을 사용하여 이탈을 줄입니다. 이제 우리는 그것을 꾸려서 인형들이 사용할 수있게 만들었습니다. 🙂 최고의 기사 Nedim 주제에서 찾았으며, 또한 칭찬에 많은 감사를드립니다. & # 8230;
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