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스파르타 내일배움캠프_본캠프_data11기 김선영_TIL_Day 33

[오늘의 학습][Basic] 통계 3~4회차강의: 기초 통계학내배캠 시작 초반에 기초 통계학 강의 들었을 때는 진짜 하나도 못 알아 들었는데 판다스, 시각화, 통계 등 라이브 세션을 듣고 나서 강의들으니까 많은 부분을 알아듣고 있었다.감계무량 😭성장을 느낄 수 있는 하루였다 ⭐️[학습내용 정리]# [Basic] 통계 3~4회차 라이브 세션산포도 구하기 (편차, 분산, 표준편차): 데이터가 평균 근처에 몰려 있는지, 퍼져 있는지 그 정도를 나타내는 것.어쩔 수 없는 바보라서 여기까지 옴....https://youtu.be/naJQNDMbViY?si=6YQXnDkP-pMtVOAw 분산 vs 표준편차-> 본질적인 의미(퍼짐의 정도)는 같지만, 우리가 체감하는 느낌은 표준편차가 훨씬 정확-> 이때 사용되는 ..

스파르타 내일배움캠프_본캠프_data11기 김선영_TIL_Day 32

[오늘의 학습][Basic]데이터 전처리/시각화 3회차라이브 세션 & 복습[Basic]데이터 전처리/시각화 4회차라이브 세션 & 미니과제팀 아티클 (https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1730/)4일 놓친 수업 보충하기[Basic] 데이터 전처리/시각화 1~2회차[Basic] 통계 1~2회차[학습내용 정리](라이브 세션 진도 따라가기 바빠서 패스) 😞 [용어]질적 데이터범주형 데이터순서형 데이터양적 데이터 (연산이 가능한 데이터)연속형 데이터이산형 데이터

[오늘의 학습]지난주 금요일에 시작한 1차 프로젝트 진행[학습내용 정리]https://tjsdud7032.tistory.com/65 1차 프로젝트(26/01/23 ~ 02/02) / Commerce1일차(1/23(금))프로젝트 본 시작이 늦은 오후라 프로젝트 개요를 러프하게 짜고 주말 동안 각자 데이터셋과 분석 방향에 대해 고민한 후차주 자세히 논의하기로 했다.1. 프로젝트 주제 정하기httpstjsdud7032.tistory.com

1일차(1/23(금))프로젝트 본 시작이 늦은 오후라 프로젝트 개요를 러프하게 짜고 주말 동안 각자 데이터셋과 분석 방향에 대해 고민한 후차주 자세히 논의하기로 했다.1. 프로젝트 주제 정하기https://www.kaggle.com/datasets/sohyunjun0401/h-and-m-personalized-fashion-data처음 하는 프로젝트이니만큼, 처음 분석 목표를 설정하는 것부터 어려웠다.첫 날이어서 그런 것도 있겠지만, 데이터셋을 정확히 파악해야 문제를 정의하고 분석 목표를 설정할 텐데 그게 부족했던 것 같다.이 점을 인지하고 우선 러프한 목표를 세웠다.커머스가 쉽게 접하는 도메인이기도 하고 용어와 배경 지식이 낯설지 않았다. 첫프로젝트를 욕심 내서 어려운 것을 하는 것보단 현재 수준에 맞..

[오늘의 학습]데이터 시각화 복습 (4회차)11:00 ~ 12:30 파이썬, 전처리, 시각화 성취도 평가[학습내용 정리]성취도 평가로 탈탈 털려서 패쓰..

[오늘의 학습]데이터 전처리/시각화 세션 3회차 복습pandas 미니세션[학습내용 정리]# 데이터 전처리/시각화 세션 3회차 복습1. 선 그래프 만들기더보기import matplotlib.pyplot as pltdaily = df.groupby("date", as_index=False)["sales"].sum()plt.figure(figsize=(6,3))plt.plot(daily["date"], daily["sales"], marker="o")plt.title("Daily Sales")plt.xlabel("date")plt.ylabel("sales")plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()plt.show()daily = df2.groupby("date", as_inde..

[오늘의 학습]주 목표: 시각화 배우기 전, 더 복잡해지기 전에 데이터 전처리 함수 사용에 익숙해지기!데이터 전처리/시각화 세션 4회차데이터 전처리 연습 (w. Claude)SQL 코드카타Python 코드카타팀 아티클 2개[학습내용 정리]데이터 전처리 강의안 정리https://tjsdud7032.tistory.com/61 분석/모델링 → 리포트/시각화데이터 전처리:지저분한 원본 데이터를 분석 가능한 형태로 정제 → 유의미한 요약 테이블 생성 Chapter 1. 내용 통합 정리1. 데이" data-og-host="tjsdud7032.tistory.com" data-og-source-url="https://tjsdud7032.tistory.com/61" data-og-url="https://tjsdud703..

수집 → 전처리(정제) → 탐색(EDA) -> 분석/모델링 → 리포트/시각화데이터 전처리:지저분한 원본 데이터를 분석 가능한 형태로 정제 → 유의미한 요약 테이블 생성 Chapter 1. 내용 통합 정리1. 데이터 클리닝 (Cleaning)컬럼명 정리:컬럼명에 대소문자 섞여 있거나 공백이 포함 돼 있으면 불편 & 오류 발생 가능성.rename()컬럼명 직접 할당문자열 정리(.str 접근자를 활용):⚠️ 진행 전, 데이터 타입을 str로 통일시켜야 함..astype(str).str.strip(): 앞뒤 공백 제거.str.replace(): 불필요한 문자 제거 (정규식 활용 가능).str.title(): 단어의 맨 앞 알파벳만 대문자로 통일.str.lower() / .str.upper(): 대소문자 통일숫자..

[오늘의 학습]SQL 코드카타 (중급 4개)Python 코드카타 (코딩 테스트 입문 5개)데이터 전처리/시각화 세션 3회차[학습내용 정리]# SQL 코드카타☑️ 조건에 맞는 사용자 정보 조회하기 [🔗] 🔴`USED_GOODS_BOARD`와 `USED_GOODS_USER` 테이블에서 중고 거래 게시물을 3건 이상 등록한 사용자의 사용자 ID, 닉네임, 전체주소, 전화번호를 조회하는 SQL문을 작성해주세요.이때, 전체 주소는 시, 도로명 주소, 상세 주소가 함께 출력되도록 해주시고, 전화번호의 경우 xxx-xxxx-xxxx 같은 형태로 하이픈 문자열(-)을 삽입하여 출력해주세요.결과는 회원 ID를 기준으로 내림차순 정렬해주세요.더보기나의 코드 / 의도concat()함수 사용하여 나눠져 있는 컬럼을 합침...

[오늘의 학습]14:00 파이썬 디버깅 미니 세션16:00 데이터 전처리/시각화 세션 2회차SQL 코드카타 (중급 4문제)Python 코드카타 (코딩데스트 입문 10문제)데이터 전처리 세션 1회차 복습 ▶︎ 수업 마무리 미션데이터 전처리 세션 2회차 예습 & 녹강 ▶︎ 수업 마무리 미션[학습내용 정리]데이터 전처리/시각화 세션 2회차https://tjsdud7032.tistory.com/58 💬데이터 전처리/시각화 1- Pandas로 CSV/Excel/JSON 다루기데이터 분석 과정에서 전처리는 전체 작업의 50~80%를 차지할 만큼 중요합니다.전처리가 되어 있지 않은 데이터는 계산이 불가능하거나 시각화 결과가 왜곡될 수 있기 때문입니다.1. 데이터 구조tjsdud7032.tistory.com