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데이터 타입 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 25.
시계열 데이터의 개요 시계열 분석이란 과거의 흐름으로 미래를 예측하는 방법론 중 하나입니다. Meta사의 prophet모델LSTM, RNN, Transformer 등시계열 분석을 위한 여러 모델이 있습니다. 시계열 예측의 이해 시계열 데이터란시간에 따라서 정렬된 데이터로주기적으로 기록되며,동일한 시간단계로 분포되어 있습니다. 일평균기온, 가정의 전기 소비, 주가가대표적인 시계열 데이터입니다. 시계열의 구성요소 시계열 분해를 통해서 다음 구성요소를 쉽게 파악할 수 있습니다. 추세시간이 지남에 따라지속적이고 일관된 방향으로 변화하는 장기적 패턴을 가집니다. 계절성일정한 시간 주기(고정된 주기)에 따라 반복되는 패턴을 가지며보통 연간 주기를 따르고, 반복적인 변동을 보입니다. 여름철 아이스크림 판매량 증가, 블랙프라이데.. 공감수 5 댓글수 3 2024. 9. 24.
[아티클] 대시보드 디자인의 10가지 규칙 대시보드를 사용하는 목적 복잡하고 추상적인 데이터를사용자들이 이해하기 좋은 형태로시각화하여 간단하게 나타내는 등 사용자들에게 정보를 효과적으로 제공하여시간을 절약해줍니다. 잘 디자인된 대시보드는 한 번 보고 5초 안에 이해할 수 있을 만큼 명확하고,전달하고자 하는 바가 무엇인지 바로 알 수 있고,레이아웃이나 구성, 컨텐츠가 일관성있습니다. 그렇다면대시보드 디자인을 잘 하려면어떻게 해야 할까요? 먼저 누가 이 대시보드를 보고,어떤 정보를 전달해야하는지 알아야합니다. 사용자의 배경지식 수준을 파악하고사용자들의 배경지식 수준이 다양한 만큼사용자를 세분화하여기본/고급 콘텐츠를 제공합니다. 그들이 알고 싶어하는 정보를 알고,그에 따라 적절한 지표를 선택합니다. 이제 대시보드 디자인의 10가지 규칙에 대해서.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 9. 16.
앱/웹 로그 분석 및 플랫폼 용어 이해하기 데이터 분석의 종류 실무데이터 분석 Gatner의 데이터 분석 성숙 모델이 있습니다.설명적 분석무엇이 일어났는가?Ad-hoc(엑셀 시트 레포트), KPI 기술진단적 분석왜 일어났는가?시각화, A/B test 도입예측적 분석무엇이 일어날 것인가?예측 모델링, A/B test 대시보드 자동화처방적 분석무엇이 최선인가?최적화, ML/DL 플랫폼 4단계로 구성되어있고설명적 분석부터 처방적 분석까지 차례대로 진행합니다. https://brunch.co.kr/@data/9 4개의 데이터 분석 유형Part1. 공공데이터 분석의 개념 | 도메인에 따라 데이터 분석의 형태와 절차가 달라진다. 이번 글부터는 공공(公共) 부문, 특히 도시 문제를 중심으로 서술한다. 이번 글의 주제인 '데이터분석의brunch.co.kr .. 공감수 2 댓글수 0 2024. 9. 12.
[아티클] 고객 세분화 고객 세분화란? 고객 세분화는 참여, 구매 및 충성도를 향상시키기 위해서로 다른 특성을 가진 여러 개의 이질적인 집단으로 나누는 과정을 의미합니다. 고객 세분화를 하지 않으면소비자의 필요와 욕구를 이해하지 못하여잘못된 시장을 목표로 잘못된 가격을 책정할 수 있습니다. 세분화를 통해 매출과 이익을 개선할 수 있는 기회가 있음에도 불구하고,많은 마케터들이 제대로 하지 못해서 돈을 낭비하고 있는 현실입니다. 어떤 설문에 의하면 소비자는 관심 상품 제안과 추천을 제공하는 브랜드를 선호한다고 합니다.하지만 설문 조사에 참여했던 소비자의 대부분은 맞춤화된 도움을 받지 못했다고 말합니다. 세분화는 이런 고객들의 니즈를 충족시키는가장 빠르고 간단한 방법입니다. 고객 세분화 준비단계 비즈니스와 프로덕트의 상황에 따.. 공감수 4 댓글수 0 2024. 9. 11.
훈련/테스트 데이터 분리 데이터셋을 불러온 후 데이터 전처리를 하기 전에먼저 데이터 분리를 해줍니다. 그리고 훈련 데이터를 통해서 모델을 학습시키고,테스트 데이터를 통해 학습된 모델을 평가합니다. 이렇게 데이터를 분리해주는 이유는과적합 방지를 하기 위함입니다. 과적합이란 모델이 훈련 데이터를 너무 잘 학습을 하여훈련 데이터 외에 다른 데이터를 가지고 평가를 했을 때낮은 점수를 받는 것을 말합니다. 훈련 데이터를 가지고 평가 했을 때 많이 높은 점수를 받는데테스트 데이터는 낮은 점수가 나온다면 과적합을 의심해볼 수 있습니다. from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(titaninc_df[.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 16.
로지스틱 회귀분석 일반 선형회귀 모델은하나 이상의 독립변수와 연속형 종속변수 간의 통계적 관계를 설명하는 모델입니다. 만약 종속변수가 범주형 자료이거나 정규성을 만족하지 못할 경우에는일반 선형 모델을 사용하지 못하는데요, 이 때 사용하는 게 일반화 선형 모델입니다.일반화 선형 모델 중 하나인 로지스틱회귀에 대해서 알아보려고 합니다. 로지스틱회귀분석 로지스틱회귀분석은 2개의 값만을 가지는 종속변수와 독립변수들 간의 인과관계를로지스틱이라는 연결 함수를 사용하여 추정하는 통계 기법입니다. 선형모델의 경우 (-) 무한대에서부터 (+) 무한대 사이의 값을 가지는데우리가 구하려는 로지스틱회귀분석 모델의 종속변수는 0과 1로 이루어져 있기 때문에로지스틱이라는 연결 함수를 사용하여 0과 1 사이의 값을 가지도록 변환해주는 것입니다... 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 13.
회귀분석 회귀분석 회귀분석은 변수 간의 함수관계를 분석하는 방법 중 하나로독립변수와 종속변수 간의 1차 선형관계를 도출하여 독립변수가 종속변수에 미치는 영향 혹은 예측 정도를 분석하는 방법입니다. 종속변수 예측 및 분석을 위해서수학적 함수식으로 나타내고직선 형태의 추세선을 도출합니다. 오늘은 회귀분석 절차에 대해서 공부해봤습니다.가장 간단한 단순회귀분석으로 설명을 드리겠습니다. 절차 회귀분석 절차로는 크게 회귀 모델 설정 -> 데이터 경향성 확인 -> 회귀계수 추정 -> 회귀계수 유의성 확인-> 회귀식 적합성 확인 -> 회귀식의 영향력 진단 -> 최종 모델 선정 으로 이루어집니다. 회귀 모델 설정 먼저 데이터를 살펴보면서 주요 독립변수와 종속변수를 파악합니다. 데이터 경향성 확인 독립변수와 종속변수.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 12.
[Python] 자료구조 - 리스트 리스트 리스트는 스택, 큐와는 달리 자료에 대한 접근에 제한이 없습니다.즉, 어느 위치에서든 요소를 삽입하고 삭제할 수 있습니다.요소의 중복도 허용되고, 순서도 있어서 인덱싱으로 자료 접근도 쉬워서자료 구조 중에서 가장 활용이 자유롭고 많이 사용됩니다. 리스트는 크게 배열 구조와 연결된 구조를 가집니다. 배열 구조 배열 구조는 우리가 잘 아는 일반적인 구조로빈자리가 없이 반드시 메모리의 연속된 공간에 저장됩니다. 용량이 고정되어 있어용량을 줄이거나 늘리기 힘들어서메모리 낭비가 되거나 포화상태가 되기 쉽습니다. 요소를 삽입할 때는삽입한 요소의 뒤의 요소들을 모두 한 칸씩 밀어야 하고, 요소를 삭제할 때는삭제하고 생긴 빈 공간을 채우기 위해서삭제한 요소의 뒤의 요소들을 모두 한 칸씩 당겨야 합니.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 7.
[Python] 자료구조 - 스택 코딩 문제 이번에는 leetcode에서 스택 문제를 풀어봤습니다. 원하는 주제의 문제만 푸는 방법은leetcode에서 이렇게 태그를 지정해주면 풀고자하는 개념과 관련된 문제를 풀어볼 수 있습니다. 저는 이렇게 스택을 지정해줬습니다. 스택 구현 아래는 스택을 파이썬을 통해 구현하는아주 기초적인 방법입니다. stack = list()리스트를 이용해 스택을 만들어 줍니다.stack.append()append 함수를 사용해 스택에 요소를 삽입합니다.stack.pop()pop 함수를 사용해 스택의 요소를 삭제합니다. 1번 문제 https://leetcode.com/problems/baseball-game/submissions/1346427011/ 먼저 answer이라는 스택을 만들어줬습니다.조건에 맞는 것의 추.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 6.
[Python] 자료구조 - 큐와 덱 이해하기 큐 큐는 Queue로 '대기 줄'을 의미합니다.보통 놀이공원에서 줄을 설 때 먼저 줄을 선 사람이 먼저 입장하게 됩니다.마찬가지로 큐는 가장 먼저 들어간 자료가 가장 먼저 나오는 자료 구조입니다. 편의점에서 일해보셨던 경험이 있으셨던 분들은 익숙하겠지만'선입선출'과도 같은 개념입니다. 우유를 진열한다고 가정해보면제일 먼저 들어온 우유는 가장 전단에 배치하고제일 늦게 들어온 우유는 가장 후단에 배치합니다. 그리고 유통기한이 지난 우유를 폐기처분할 때는전단에 있는 우유를 꺼내서 폐기처분을 하게 됩니다. 나머지 우유는 앞으로 한 칸씩 앞으로 당겨 배치하게 되죠.. 큐도 마찬가지로새로 들어오는 데이터는 후단에 배치하고전단에 있는 데이터를 삭제하게 됩니다. 데이터를 삭제할 때는뒤에 있는 데이터를 한 칸 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 5.
[Python] 자료구조 - 스택 프로그래머스 lv 0과 lv 1은어찌저찌해서 풀 수 있었으나lv 2부터는 정말 기본기가 탄탄하지 않으면풀기 힘들겠다고 느꼈습니다.. 파이썬 알고리즘 문제 때문에 힘든 나날을 보내던 도중 https://brunch.co.kr/@jihyun-um/41 코딩 테스트 4단계 공부법개발자 코딩 테스트 준비 방법 | 코딩 테스트는 개발자 면접의 꽃입니다. 기술 면접에서 가장 흔하게 볼 수 있는 방식이지만, 동시에 가장 어려운 방식이기도 하죠. 코딩 테스트에 나오는 알고brunch.co.kr 이 블로그를 발견하게 되었는데요, 이 블로그의 저자는 연습 문제를 풀기에 앞서 이론을 탄탄히 다지는 단계가 필요하다고 합니다.이론을 공부하지 않고 닥치는 대로 문제만 푸는 것을부실한 토지에 건물을 올리는 것이라고 비유합니다. 그.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 2.
[프로젝트] 음악 플랫폼 유저 행동 데이터 분석 - 최종 열심히 데이터 분석을 해서 뭔가를 발견했다는 기쁨도 잠시찝찝함이 남았습니다. 데이터 분석을 하며 아쉬웠던 점 주장의 근거 부족데이터를 통해서 내놓은 주장의 근거가 충분한 건지 알 수가 없었습니다.통계적 분석을 통해서 이 집단의 결과가 다른 집단의 결과와유의미한 차이가 있음을 확인했었다면 좋았겠지만시간 부족과 (능력 부족)으로 할 수가 없었습니다.. 범주형 자료형의 아쉬움컬럼들끼리 상관분석을 할수만 있다면 수월했을 것 같은데컬럼의 값이 범주형이 대다수여서 상관관계를 분석하기가 어려웠음 미숙한 분석 방법자료를 보고서 든 생각이 필터링과 피벗테이블 함수를 사용하는 것 말고는딱히 어떤 방법을 사용해야하는지 떠오르지 않았습니다pivot테이블과 필터링을 통해서 일일이 다 해보려니 시간이 너무 오래 걸렸던 것 같았.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 30.
[프로젝트] 음악 플랫폼 유저 행동 데이터 분석 - 프리미엄 구독자 분석 프리미엄 구독자 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 30.
[프로젝트] 음악 플랫폼 유저 행동 데이터 분석 - 무료 사용자 분석 무료 사용자의 음악 알고리즘 평가 먼저 전체 사용자의 음악 알고리즘 평가와 구독 의향이 있는 무료 사용자를 살펴보겠습니다.둘 다 3점이 제일 많고 그 다음으로 4점, 5점이 뒤를 잇습니다.이것만 봤을 때는 딱히 특별한 점이 보이지 않습니다. 그렇다면 구독 의향이 없는 무료 사용자의 경우에는 어떨까요?당연히 더 안좋게 나오지 않을까요? 전혀 예상하지 못한 결과를 얻었는데요..바로 다른 사용자들에 비해서 음악 알고리즘 평가에 더 후한 점수를 줬다는 것입니다.4점이 제일 많고 뒤이어 3점이 많습니다.. 심지어 프리미엄 구독자보다도 더 높은 점수를 줬다는 점입니다.오히려 돈을 내고 구독하는 사용자보다 무료 사용자가 더 만족하는 것 같습니다.. 무료 사용자는 사용 기간이 길어질수록 증가하는 반면프리미.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 28.
[프로젝트] 음악 플랫폼 유저 행동 데이터 분석 - 데이터 훑어보기 안녕하세요벌써 내일배움캠프에서 공부한지 한 달이 되었습니다.지금까지 SQL, Python, Pandas, Matplotlib 등 다양한 것들을 배웠는데요,그 동안 배웠던 것을 바탕으로 프로젝트를 진행할 때가 왔습니다. https://www.kaggle.com/datasets/meeraajayakumar/spotify-user-behavior-dataset/data Spotify User Behavior DatasetA Comprehensive Spotify Dataset for User Analysiswww.kaggle.com Kaggle의 데이터를 가져와서 분석을 해보려고 합니다.먼저 Kaggle에서 데이터를 다운 받습니다. 그리고 다운받은 데이터를 불러옵니다.총 520행의 사용자 정보가 있습니다.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 7. 26.
[Python] 파이썬 소수 구하기 알고리즘 그 동안 소수 구하는 문제를 만나면항상 시간 복잡도 때문에 고통을 받았습니다. 그 동안은 어찌저찌 넘어왔으나이번에는 소수 구하기 단 한 문제로 하루 종일 고통을 겪었습니다. 그래서 이번에는 소수 구하는 방법에 대해서 확실히하고 넘어가야겠다는 생각이 들었습니다.. 저번에 쓴 글 파이썬 문제해결전략에서소수와 관련된 문제를 풀기 위해서는 "에라토스테네스의 체"를알고리즘으로 구현해야할 필요성에 대해 역설했습니다. 그래서 저는 이번에"에라토스테네스의 체" 개념을 이용해서문제를 풀기 위해 시도해봤습니다. 먼저 "에라토스테네스의 체" 개념을 간략하게 설명하자면..소수의 배수들을 제외시키는 것입니다. 비유하자면 체에 모래를 넣었을 때고운 모래만 나오는 것처럼 숫자를 넣었을 때소수만 빠져나오는 것는 것입니다. .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 24.
[Pandas] 집계함수 살펴보기 오늘은 pandas의 집계함수인 pivot, pivot_table 그리고 groupby에 대해서알아보려고 합니다. 얼핏보면 비슷하지만 많이 달라서 자세하게 알고 있어야나중에 필요할 때 제대로 사용할 수 있 수 있습니다. 일단 오늘 사용할 데이터 프레임 하나를 만들었습니다.날짜와 지역, 그리고 카테고리별로 판매량과 이익이 나와있습니다. Pivot pivot 테이블은 복잡한 데이터 프레임에서필요한 몇 개의 행과 열을 가져와새로운 데이터 프레임을 가져오는 역할을 합니다. pivot은데이터프레임 명.pivot(index = '인덱스 명', columns = '컬럼 명', values = '값 명')문법을 가지고 있습니다. 날짜를 인덱스로 지역을 컬럼으로 총판매를 값으로 넣어서새로운 데이터프레임을 만들어.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 7. 22.
[Python] for문에서 리스트를 사용할 때 주의해야하는 것 for문에서 반복 가능한 객체의 요소 삭제 for i in section: for j in section: if j in range(i,i+m) section.remove(j) cnt += 1 for문은 반복 가능한 객체의 요소를 할당해서 반복을 하게 되는데요,요소를 삭제하게 되면 원하는 결과가 나오지 않을 수도 있습니다. 그 이유는 for문이 요소를 가져오는 방법에 의해 생기는 것입니다. 반복 가능한 객체 section에서 직접 요소를 가져오는 방식인for i in section이든반복 가능한 객체 section에 인덱스 번호를 할당하여 불러오는 방식인for i in range(len(section))이든for문은 해당 반복 가능.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 19.
[Python] 파이썬 문제 해결 전략 (5) # 공백 없애주기a = ‘ 1 2 34 ‘a.split() => ['1', '2', '34'] 여러 개의 구분자로 문자열을 나눌 때구분자를 공백으로 바꿔주고공백을 split으로 없애주는 방법이 많이 쓰임 # 정렬solution=lambda a,n:sorted(a,key=lambda x:(abs(x-n),x))[0] 하나의 기준으로 정렬할 때 같은 값이 나온 경우, 추가적인 기준을 주는 법 # 딕셔너리 get 함수C = years.get(‘c’, ‘nothing’)만약 딕셔너리에 c가 있다면 c의 값을 가져오고 없다면 c에 nothing을 저장해라 # 이진트리쿼리(n) 종류가 많아지면 2분할 방식으로 2이하, 3이상 으로 만들어주면(2진트리) n:1~4까지 어떤 경우든 조건문 2번 안에 자리를 찾.. 공감수 1 댓글수 2 2024. 7. 18.
(아티클) 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 데이터 분석가 공부에 처음 입문하시는 대부분의 사람들은데이터 분석가가 하는 일로 다음과 같은 것을 생각하고 있을 것입니다. "통계, 머신러닝, 딥러닝 그리고 EDA(탐색적 데이터 분석)을 하며 인사이트 제공" 하지만 이 글의 작가는 데이터 분석가가 되어보니막상 모델링을 하는 시간은 길지 않고 "린 분석, 비즈니스 모델, 데이터 시각화, 마케팅" 이것이 더 중요함을 알게 되었다고 합니다. 작가는 데이터 분석가를좋은 의사결정을 하도록 돕는 사람이라고 정의를 내리고,데이터 분석가에게 중요하다고 생각하는 점으로 1) 데이터 기반해서 2) 성공 확률이 높은 의사결정을 3) 지속적으로 하도록 돕는다. 이렇게 3가지를 꼽고 설명을 해줍니다. 데이터 기반 데이터가 아.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 16.
[Python] 정규표현식 (기초편) 웹 스크래핑하고서 특정 데이터만 추출할 필요가 있을 때가 있습니다.예를 들어 여러 개인정보가 섞인 데이터에서 전화 번호 000-0000-0000만을 가져와야한다고 가정해봅시다.이 때 필요한게 정규표현식입니다. 복잡한 문자열을 처리할 때훨신 간편하고 직관적인 코드를 작성할 수 있게 해줍니다. 메타 문자와 문자클래스를 이용해서 특정 데이터의 패턴을 만들고match, search 등의 매서드를 통해서데이터에서 특정 데이터를 추출합니다. 정규 표현식에서 쓰이는 메타 문자, 매서드에 대해서 알아보겠습니다. 메타 문자 메타 문자는 정규표현식을 만드는데 사용되는 문자를 뜻합니다.메타 문자에[], {}, ?, +, * 등이 있는데원래 그 문자가 가진 뜻이 아닌 특별한 뜻을 지닙니다. 1. [] (대괄호) 대괄.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 15.
[Python] 파이썬 문제 해결 전략 (4) 오늘도 파이썬 코딩 문제 lv.0 30문제를 풀었습니다!이번에는 꽤 괜찮은 문제 해결 전략을많이 가져왔습니다. 최대공약수 유클리드 호제법을 사용하여 구할 수 있습니다.처음보는 단어라서 어려워하실 필요없이 아래 과정을 그대로 따라해주시면 됩니다. 유클리드 호제법: a를 b로 나누고 나머지 r을 구합니다. b를 r로 나누고 나머지 r1을 구합니다..이 과정을 나머지가 0이 될 때까지 반복합니다.마지막 나머지가 최대공약수입니다. 예를 들어 28과 12의 최대공약수를 구해봅니다. 1. 28을 12로 나누면 나머지는 162. 16을 12로 나누면 나머지는 43. 12를 4로 나누면 나머지는 0 따라서 28과 12의 최대공약수는 4입니다.너무 아름답습니다.. 어떻게 이럴 수가 있는지 궁금하신 분은아래 블로그를.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 7. 12.
[Python] 파이썬 문제 해결 전략 (3) 오늘도 코딩 문제 lv.0 30문제를 풀었습니다.갈수록 모르는 게 줄어들고 있습니다... 반복가능한 객체에서 조건에 맞는 것들만 가져오기 def solution(str_list, ex): return ''.join(filter(lambda x: ex not in x, str_list)) 간략하게 이 코드 설명을 드리자면익명 함수인 lambda를 통해서 조건을 주고,filter를 통해서 str_list의 요소 중 조건에 부합하는 요소만 필터링합니다.그리고 join을 써서 필터링된 요소들과 합칩니다! 알고 있는 내용이었지만막상 필요할 때 까먹어서 사용하지 못해 아쉽습니다.. 집합 연산자를 통해 공통 요소 구하기 return len(set(s1)&set(s2)) s1과 s2 리스트에 든 공통 원소의.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 11.
[Python] 파이썬 문제 해결 전략 (2) 어제 오늘 파이썬 코딩 문제만 50문제 넘게 풀었습니다.분명 lv.0인데도 생각보다 배울점이 많았습니다. 대소문자 판별하기 isupper(): 알파벳이 대문자면 True를 출력합니다.islower(): 알파벳이 소문자면 True를 출력합니다. 의 문법을 가지고 있습니다. 특징 1. 문자열에 숫자, 기호 그리고 공백이 있어도 판별해줍니다.2. 괄호 안에 어떤 인수도 넣으면 안됩니다. https://www.geeksforgeeks.org/isupper-islower-lower-upper-python-applications/ isupper(), islower(), lower(), upper() in Python and their applications - GeeksforGeeksA Computer S.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 10.
[Python] 파이썬 문제 해결 전략 (1) 파이썬 코딩 문제가 갈수록 어려워지면서기초를 탄탄하게 해야할 필요성을 느끼고 있습니다.프로그래머스의 lv.0 난도 200문제와 lv.1 난도 문제를 7월 동안 다 풀기로 결심했습니다.문제를 풀고 다른 사람들의 풀이를 보고 알게된 내용은블로그에 작성하려고 합니다. 루트 표현식라이브러리를 불러와 math.sqrt를 이용해서 문제를 풀었습니다.(n ** 0.5)을 하면 라이브러리를 불러오지도 않고도 루트를 작성할 수 있습니다. 리스트 컴프리헨션특정한 리스트에 대해서 특정 조건을 만족하는 리스트 요소만 반환하기[표현식 for 항목 in 반복가능객체 if 조건문] 형태를 가짐 예시 1)def solution(numbers): return [num*2 for num in numbers] 예시 2)mat.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 8.
[SQL] Left Join (2) 어제에 이어서 left join 난이도 지옥 문제 하나를 풀어보도록 하겠습니다! https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/157339 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr 이 문제가 다른 문제들과 다른 점은 일단 테이블이 3개나 있다는 것입니다...각 테이블마다 자료도 많아서 파악하는데 오랜 시간이 걸렸습니다.그래도 이런 문제가 데이터 분석 실무에 더 가깝지 않을까요? 각설하고, 문제를 요약해보면 다음과 같은 조건을 요구하는 것을 알 수 있습니다. 1) 자동차 종류가 '세단' 또.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 5.
[SQL] Left Join (1) SQL에서 join은 여러 테이블을 결합해주는 역할을 합니다.여러 테이블에서 일치하는 컬럼들을 찾아 그 칼럼에 공통으로 존재하는 행들만 결합하여 출력합니다. select 컬럼1, 컬럼2... from 테이블1 as a join 테이블2 as bon a.공통컬럼=b.공통컬럼 위와 같은 문법을 갖고 있습니다. 테이블1과 테이블2의 공통 칼럼에 있는 공통 값들의 행을 출력해줍니다. select 컬럼1, 컬럼2... from 테이블1 as 테이블명1left join 테이블2 as 테이블명2on a.공통컬럼=b.공통컬럼 left join의 경우에는 공통칼럼에서 테이블1에만 있는 값의 행들만 출력해줍니다.테이블2에 없는 행의 값은 NULL값이 출력됩니다. 이번에는문제를 풀며 살펴봅시다. http.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 4.
[Python] Lambda 함수 코드카타를 풀고나서 다른 사람들의 풀이를 보면 특출하게 짧은 코드들이 눈에 띕니다.그 코드들을 살펴보면 공통적으로 lambda라는 코드가 있습니다. lambda가 뭘까요?그리고 어떻게 사용해야할까요? Lambda 함수? lambda 함수는 사용자 정의 함수 def와 동일한 역할을 합니다.함수에 이름을 부여하지 않고, 일회성 사용을 한다는 차이점이 있습니다. 다음의 코드들을 보면 lambda 함수가 어떤 것인지 감을 잡을 수 있습니다. 먼저 더하기를 사용자 정의 함수 def로 작성했을 때는 def add(a, b): return a+b 위의 코드와 같습니다. add는 함수의 이름이고,향후에 필요시 함수와 매개 변수 a, b를 입력하여 재활용할 수 있습니다. 한편 더하기를 lambda 함수로 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 2.
[SQL] 서브쿼리(Subquery)가 너무 어려워서 작성한 글 할 게 없으면 미리 코드카타를 풀어보라는 튜터님의 말씀을 듣고 열심히 코드카타를 풀고 있습니다.대부분 무난했지만 서브쿼리가 자꾸 저를 괴롭힙니다...그래서 온라인 세션과 강의를 듣고 간단하게 요약해보았습니다... 서브쿼리란?서브쿼리는 중첩된 쿼리로, 하나의 SQL 문장 안에 다른 SQL 문장이 포함된 형태를 말합니다. 목적보통 다른 쿼리의 조건이나 결과를 기반으로 데이터를 조회하거나 계산할 때 사용합니다.쿼리의 결과값을 가지고 추가 연산도 할 수 있습니다. 장점여러 번 실행해야하는 쿼리문을 1번만 수행하게 합니다.단계별로 복잡한 식을 풀어서 간단하게 표현할 수 있습니다. 방법활용해야할 데이터를 서브쿼리로 만들어주고이 데이터를 본 쿼리에 넘겨줍니다. 간단하게 데이터를 1차적으로 필터링해준다고 생각하면.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 7. 1.

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