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 | 29 | 30 |
- lambda
- 전처리
- 프로젝트
- 최종 프로젝트
- 데이터분석
- jd
- SQLD
- 히트맵
- 데이터 분석
- 시각화
- If
- cross join
- da
- 군집화
- Python
- streamlit
- 서브쿼리
- GA4
- 프롬프트 엔지니어링
- 크롤링
- 머신러닝
- 팀프로젝트
- Chat GPT
- pandas
- 기초프로젝트
- 클러스터링
- data analyst
- 태블로
- SQL
- 기초통계
- Today
- Total
목록Python (224)
세조목
금주는 미니 프로젝트 진행 주간입니다. 아는 한도 내에서 팀원들과 협업하여 데이터를 분석해보고 인사이트를 도출해내는 프로젝트였는데요, 월 개별 데이터 분석 화 개별 데이터 분석 중간 점검 수 최종점검 ppt 제작 목 ppt 제작 발표 영상 녹화 자료 제출 월요일부터 금일(목요일)까지 이렇게 진행이 됐습니다. 처음 본 팀원들과 잘 모르는 데이터 분석 활동을 진행하려니 부담이 되긴했는데 숫자와 숫자 사이의 연관성, 상관관계를 뽑아내고 인사이트를 도출해내는 것에 희열을 느끼는 저이기에 데이터를 분석하면서 앞서 느꼈던 부담감이 많이 해소가 되는걸 느꼈습니다. 팀원분들께서도 모두 적극적으로 의견 펼쳐주시고, 협조해주시고, 피드백 주셔서 분석과 자료 제작까지 원활하게 마무리 지을수 있었습니다. https://you..
1. SQL https://eyeoftheworld1209.tistory.com/entry/SQL-%EC%A0%95%EB%A6%AC231220is%EC%99%80-null-%EC%84%9C%EB%B8%8C%EC%BF%BC%EB%A6%AC-charlength SQL 정리(23.12.20)(is와 null, 서브쿼리, char_length) 1. is와 null where절을 작성하다보면 is 또는 = 을 사용하게되는 경우가 있다. 그런데 언제 is를 사용하고 언제 = 을 사용하는걸까?? 답은 간단하다. is 또는 = 뒤에 null이 나온다면 is를 사용하고, 그렇 eyeoftheworld1209.tistory.com 2. PYTHON https://eyeoftheworld1209.tistory.com/en..
본 내용들은 PYTHON을 공부하면서 차후 제가 복습하기위해 정리해놓은 것으로 제가 새롭게 알게된 내용들만을 정리하였습니다. 또한 배움이 부족하여 미처 다 파악하지 못한 부분들도 많으니 혹시나 이 포스팅을 보시는 분들께서는 다른 포스팅, 도서, 강의도 함께 참고하시기 바라겠습니다. 1. 제곱 & 제곱근 1) 제곱 python에서는 제곱을 구할때 ** 연산자를 사용하면 된다. 예를 들어 11에 제곱을 구하고 싶다면 11 ** 이라고 적으면 된다. 그렇게 했을때의 결과값은 121이 된다. 2) 제곱근( √) 제곱근은 제곱한 값을 다시 제곱하기 전으로 되돌리는 거라고 생각하면 된다. 기호는 √ 이며 제곱근을 구할때는 sqrt 함수를 활용하면 된다. sqrt 함수의 경우 사용하기 전 꼭 from math imp..
1. PYTHON https://eyeoftheworld1209.tistory.com/entry/PYTHON-%EC%A0%95%EB%A6%AC%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%ED%83%80%EC%9E%85-%ED%99%95%EC%9D%B8-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%ED%83%80%EC%9E%85-%EB%B3%80%EA%B2%BD-%EC%83%81%EA%B4%80%EA%B4%80%EA%B3%84-%EA%B0%92-%EB%8C%80%EC%B2%B4 PYTHON 정리(데이터 타입 확인, 데이터 타입 변경, 상관관계, 값 대체) 1. 테이블.dtypes 테이블 內 모든 컬럼의 데이터 타입을 확인 2. 테이블.apply(pd.to_numeric) 테이블 內 모든 컬럼..