일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- lambda
- pandas
- 데이터 분석
- 팀프로젝트
- jd
- 기초프로젝트
- 프로젝트
- Python
- 데이터분석
- 군집화
- 클러스터링
- data analyst
- Chat GPT
- GA4
- 태블로
- da
- 기초통계
- 히트맵
- 프롬프트 엔지니어링
- 크롤링
- SQLD
- 서브쿼리
- If
- 시각화
- 최종 프로젝트
- cross join
- SQL
- 머신러닝
- streamlit
- 전처리
- Today
- Total
목록전체 글 (328)
세조목
최종 프로젝트 2024.04.17 - [데이터 분석 공부/프로젝트] - 최종 프로젝트 19일차(24.04.17) 최종 프로젝트 19일차(24.04.17) 최종 프로젝트 19일차입니다. 금일은 어제부터 시작된 특성 및 긍/부정 점수 검토 작업을 마무리했습니다. 어제 퇴실하기 전 팀원들과 얘기한건 이렇게 하다가는 시간이 너무 많이 소요되니 '가 eyeoftheworld1209.tistory.com 최종 프로젝트 19일차입니다. 드디어 클러스터링 작업에 들어갔습니다. 자세한 내용은 위 포스팅에 정리해두었으며 금일 시간 관계상 오늘 진행했던 내용 전부를 작성하지는 못했습니다. 나머지 내용은 익일 마저 작성 예정입니다.
최종 프로젝트 19일차입니다. 금일은 어제부터 시작된 특성 및 긍/부정 점수 검토 작업을 마무리했습니다. 어제 퇴실하기 전 팀원들과 얘기한건 이렇게 하다가는 시간이 너무 많이 소요되니 '가장 오류값이 많은 bread와 beverage 컬럼에 대한 값만 확인하자' 였습니다. 오늘 오전 9시까지 완성본을 제출하기로 약속했기때문에 새벽 4시 30분에 일어나서 일과를 시작했고, 6시 30분부터 작업을 시작했습니다. 다행히 9시까지 팀원 모두 자료를 제출해주어서 제 때 데이터를 취합할 수 있었습니다. 그렇게 해서 완성된 데이터셋을 가지고서 튜터님들께 어떤 클러스터링 모델을 사용하는 것이 좋을지에 대해 질문드렸습니다. 확인 결과 저희 데이터셋에는 K-Means++ 모델이 적합했습니다. 처음에는 저희가 가지고 있는 ..
최종 프로젝트 2024.04.16 - [데이터 분석 공부/프로젝트] - 최종 프로젝트 18일차(24.04.16) 최종 프로젝트 18일차(24.04.16) 최종 프로젝트 18일차입니다. 특성 및 긍/부정 점수 도출 작업 마무리 금일 오전 중 드디어 gpt를 활용한 특성 및 긍/부정 점수 도출 작업이 끝났습니다. 점수 데이터셋이 완성된 후 곧바로 기존 eyeoftheworld1209.tistory.com 최종 프로젝트 18일차입니다. 금일은 특성 및 긍/부정 점수 도출 작업을 마무리 짓고, 데이터 검수 작업을 진행하고 있습니다. 자세한 내용은 포스팅에 정리해두었습니다.
최종 프로젝트 18일차입니다. 특성 및 긍/부정 점수 도출 작업 마무리 금일 오전 중 드디어 gpt를 활용한 특성 및 긍/부정 점수 도출 작업이 끝났습니다. 점수 데이터셋이 완성된 후 곧바로 기존 리뷰 데이터셋과 merge시켰습니다. joongu_0_to_7000 = pd.concat([joongu_1000_merge, joongu_7000_merge]) joongu_0_to_12000 = pd.concat([joongu_0_to_7000, joongu_12000_merge]) joongu_0_to_13000 = pd.concat([joongu_0_to_12000, joongu_13000_merge]) joongu_0_to_14000 = pd.concat([joongu_0_to_13000, joongu_..
최종 프로젝트 https://eyeoftheworld1209.tistory.com/entry/%EC%B5%9C%EC%A2%85-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-17%EC%9D%BC%EC%B0%A8240415 최종 프로젝트 17일차(24.04.15) 최종 프로젝트 17일차입니다. 금일은 앞으로의 방향성에 대해서 팀원들과 얘기 나누고, 관련해서 튜터님들께 튜터링을 받았습니다. 튜터링 일단 오늘 튜터링 주제는 크게 두 가지였습니다. 앞으 eyeoftheworld1209.tistory.com 최종 프로젝트 17일차입니다. 금일은 앞으로의 방향성에 대해 튜터링을 받고, 프롬프트 수정, 특성 점수 및 긍/부정 점수 도출 작업까지 마무리했습니다(특성 점수 및 긍/부정 점수 도출 작업..
최종 프로젝트 17일차입니다. 금일은 앞으로의 방향성에 대해서 팀원들과 얘기 나누고, 관련해서 튜터님들께 튜터링을 받았습니다. 튜터링 일단 오늘 튜터링 주제는 크게 두 가지였습니다. 앞으로의 방향성 관련 사용할 데이터 개수 관련 앞으로의 방향성 관련 방향성의 경우 저희가 최종적으로 만들고자 하는 서비스는 '추천' 시스템인데 이 '추천'이라는 것이 정확히 어떠한 알고리즘으로 만들어지는 것인지 알 수 없었습니다. 관련해서 전담 튜터님께 문의드린 결과 저희가 하고자 하는 것은 '추천'보다는 '검색'에 가깝다고 하셨습니다. 왜냐하면 '추천'이라는 것은 개개인의 특성에 맞춰서 특성에 맞는 무언가를 알려주는 것인데 저희가 하고자 하는 것은 그러한 개인의 특성에 맞춰서 알려주는 것이 아니기 때문입니다. ※ 저희는 사..
최종 프로젝트 2024.04.12 - [데이터 분석 공부/프로젝트] - 최종 프로젝트 16일차(24.04.12) 최종 프로젝트 16일차(24.04.12) 최종 프로젝트 16일차입니다. 금일은 프로젝트 중간 발표 날이었습니다. 중간발표는 무사히 잘 끝났습니다. 현재 저희 팀이 겪고 있는 문제는 gpt 4버전에서 gpt 3.5 버전을 사용해야하는 상황이 발 eyeoftheworld1209.tistory.com 최종 프로젝트 중간 발표 날이었습니다. 무탈하게 잘 끝냈고 발표 이후 진행된 팀 회의 間 앞으로의 일정들도 한 번 정리해보았습니다. 자세한 내용은 위 포스팅에 정리해두었습니다.
최종 프로젝트 16일차입니다. 금일은 프로젝트 중간 발표 날이었습니다. 중간발표는 무사히 잘 끝났습니다. 현재 저희 팀이 겪고 있는 문제는 gpt 4버전에서 gpt 3.5 버전을 사용해야하는 상황이 발생함에따라 프롬프트를 보다 정교하게 정리할 필요가 있다는 점입니다. """ Prerequisites: - **Enter 0 in all evaluation items and start evaluating.** - **All assessments must always return a result, even if you determine that the result is unnecessary.** - The reviews that need to be evaluated are in Korean - Minimize..
최종 프로젝트 2024.04.11 - [데이터 분석 공부/프로젝트] - 최종 프로젝트 14~15일차(24.04.10~11) 최종 프로젝트 14~15일차(24.04.10~11) 최종 프로젝트 14~15일차입니다. 어제는 거의 하루종일 프롬프트 선정 작업 및 GPT API 테스팅 작업을 진행했습니다. 정확도 때문에라도 GPT4를 사용하는게 맞겠다싶어서 해당 버전을 사용하는 것으 eyeoftheworld1209.tistory.com 최종 프로젝트 15일차입니다. 어제 활동했던 내용도 포함해서 작성했는데요, 어제부터 진행하고 있는 gpt 프롬프트 엔지니어링과, ppt 작업, 그리고 워드클라우드 관련 내용들이 정리되어있습니다.
최종 프로젝트 14~15일차입니다. 어제는 거의 하루종일 프롬프트 선정 작업 및 GPT API 테스팅 작업을 진행했습니다. 정확도 때문에라도 GPT4를 사용하는게 맞겠다싶어서 해당 버전을 사용하는 것으로 이야기가 모아졌습니다. GPT4 중에서도 TURBO 모델이 일반 4버전보다는 저렴해서 TURBO를 쓰기로 했는데요, 문제는 프롬프트를 입력했을 때 정확도가 들쭉날쭉하다는 문제가 있어서 계속해서 프롬프트를 수정했습니다. 이 작업만 거의 다섯시간 정도 했던 것 같습니다. 오후 4시쯤 돼서는 어느 정도 정리가 된 것 같아서 본격적으로 GPT API 테스팅을 시작했습니다. 일단 8달러 정도만 충전해서 테스팅했는데요, 저희가 생각했던 것보다 과금 속도가 빨랐습니다. 이대로 진행하다가는 13만건은 고사하고, 5만건..