jjaio8986 님의 블로그

[목차]아티클 정리파이썬 종합 : 부가기능들2아티클 정리 “A/B 테스트 제대로 이해하기 : 1 테스트를 설계할 때 우리의 진짜 질문은?”https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1633/ A/B 테스트 제대로 이해하기: 1테스트를 설계할 때 우리의 진짜 질문은? | 요즘IT서비스 기획, PM, 그리고 그로스 해킹과 관련한 부트캠프나 신입 교육 과정을 살펴보면, A/B 테스트에 관한 이야기가 많다. 아마도 서비스를 개선하는 실험 방안 중 하나로 A/B 테스트가 가장 유명(yozm.wishket.com1. 내용 요약  - “A/B테스트”는 오바마 대선 자금 모집 캠페인[https://brunch.co.kr/@pak6477/3]에 활용될 만큼 효과적인 전략 및 가설 검증 테..

통계학 기초 1강 개인 정리파이썬 종합 : 부가기능들통계학 기초 1강 개인정리1. 기술통계 vs 추론통계 1.1. 기술 통계  - 정의 : 데이터를 요약하고 설명하는 통계의 방식  - 자주 사용되는 통계 값  A. "평균"(Mean) : 산술적 대표값(중간)  B. "중앙값"(Median)  : 실제 데이터 상의 대표값 데이터 값(중간)  C. "분산"(Variance) : 평균과 데이터들 사이의 흩어진 정도 [분산의 값이 클수록 흩어진 정도가 크다]    # sum((데이터 값1-평균)**2)/len(데이터의 수)    D. "표준편차"(Standard Deviation) : 평균과 데이터들 사이의 흩어진 정도 [데이터의 변동성! 원래 데이터 값과 동일 단위]  1.2. 추론 통계  - 정의 : 표본..

기초 프로젝트 회고다음 프로젝트 반영사항기초 프로젝트 회고1. 아쉬운 점 1.1. 기초프로젝트의 주제는 "서울시 부동산 거래 시장"이었다. 분석 후 발표까지 완성을 했지만, 시간상 담아내지 못 한 것들이 너무 많았다. 가령)  - 발표 진행 도중   "워낙 전문적이고 외부요인이 많은 영향을 끼치는 [부동산]영역이기에 분석 결과를 통한 "결론이 수비적, 조언의 성격을 가질 것이라 생각하여 투자자를 구체적으로 타겟팅해 분석한다"라는 언급 없이 가다보니 청자가 발표 흐름을 따라오지 못하는 느낌이 있었다.   - 원본 사이트가 서울시 열린데이터광장이고 그들의 수집 기준과 법과 시행령상의 변화로 인해 데이터를 전처리함에 있어   "[시기]를 계약일 기준으로 잡아야한다는 점(접수연도로 나열되어 있으나 원천 사이트에..

[목차]기초 프로젝트 데이터 풀 관련 인사이트5주차 회고다음 주 할 일   기초 프로젝트 인사이트 - 기초 프로젝트 : 주어진 주제를  ON AIR 분석 절차 기반 데이터 분석 후 결과물 보고 - 선정된 팀 주제 : "[공공데이터] 서울시 부동산 데이터 분석" - 이번 주 개인 진행 내용  1. 데이터 분석 진행 방향성 - 데이터를 분석해야 하는 상황을 맞이할 때 개인적으로 분석 방향성은 다음과 같은 성향을 갖는다고 생각한다.  A. “어떤 고객유형이 있는지 먼저 유형화 한 다음 그들의 성격에 따라 필요로 하는 데이터 분석 확인”   # 분석의 수용자를 타겟팅하여 필요한 데이터만 분석하기에 가장 효율적이고 빠른 결과 및 인사이트를 가질 수 있어보임. 하지만 분석 내용을 통해 설득하기 위한 부가적인 옵션들..

1. 주간 공부 내역 정리2. 주간 인사이트 정리3. 다음 주 목표1. 주간 공부 내역 - QCC 및 파이썬 라이브 강의, 예비군 훈련으로 인한 공결로 진도가 빠르게 안 나가졌다. 프로젝트가 목요일부터 시작이니 참고하여 데이터 시각화 및 파이썬 알고리즘 코드카타, 개념 정리를 진행해야 할 것이다. 1.1. Python  - 강의는 전부 수강! 요약은 조건문 이전까지 수행.  - 조건 및 반복문, 함수, 파이선의 활용 가능한 라이브러리, 부가 기능 부분을 T.I.L.에 나눠서 하루씩 복습하는 느낌으로 강의내용 정리  - 파이썬 라이브강의 3주차 내용 훑고 4주차랑 같이 정리  1.2. SQL  - window function 부분 및 where절에 관한 복습 및 개념정리 마무리  - 코드카타 70번 진행중..

[목차]QCC 2회차 회고 및 인사이트QCC 2회차 회고 및 인사이트1. 회고 - 문제는 총 3개, 난이도는 기본 강좌를 다 수강한 뒤 코드카타를 40회 이상 진행했을 경우 시간내에 풀 수 있었을 문제라고 생각된다.- 우선 문제를 3개 다 풀었으나 마지막 문제는 시간초과로 적지 못했다.- 부족한 요인을 생각해 보았을 때 다음의 요인이 나온다  " 쿼리문 > WHERE절과 관련된 활용경험의 부족"  "Window Function과 관련된 개념 및 활용경험의 부족"  "문제 풀이 경험부족에서 발생하는 접근법, 문제상황분석 및 이해의 미숙함"- 즉, 개념 완성의 필요성 및 문제풀이 경험을 증가시켜야한다.2. 인사이트 -  파이썬 알고리즘 코드카타를 진행해야 하기에 sql 개념 복습에 많은 시간을 투자하기는 힘..

[목차]파이썬 종합반 정리 (1) -  출력문, 변수, 데이터 유형, 시퀸스 타입 데이터파이썬 종합반 정리 (1) -  출력문, 변수, 데이터 유형, 시퀸스 타입 데이터1. 출력문 - 정의 : 파이썬에 작성된 코드 상의 어떤 결과물을 출력해 사람이 직접 그 결과물을 볼 수 있도록 해주는 문법. - 용도 : 코드 작성 결과 확인, 에러 수정, 점검, 데이터 시각화 등등 - 형태 : "print(출력할 내용)"    # 출력하고자 하는 값, 소괄호 내부에 적힌 수행내용의 결과값이 나온다. - 여러개의 값을 출력할 때는 쉼표를 통해 구분하여 출력한다. "print(값1, 값2)"cf) "="의 의미 : 등호1개의 의미는 등호의 오른편에 위치한 내용을 왼편에 담는다는 의미 즉, 변수선언에 사용된다. 2. 변수 ..

[목차]파이썬 라이브 강의 정리파이썬 라이브 강의 정리 1. SQL vs Python  - SQL : 문법이 확실하고 정확한 지시를 통해 데이터 베이스에 접근하는 언어  - Python : 데이터 베이스에 대한 접근 외에 통계, 머신러닝, 데이터 시각화 등 다양한 기능을 수행하는 프로그래밍 언어  - 데이터 분석에 특화된 SQL이 먼저 개발되고 이를 활용하여 더 많은 기능을 수행하기 위한 Python이 등장하게 된다.  - Python을 통해 SQL보다 더 많은 연산을 쉽고, 빠르게 수행할 수 있다. 그러나 데이터 분석 프로젝트를 수행하며 두 언어를 같이 사용하는 방향으로 숙련하는 것이 좋다.  2. 라이브러리와 pandas - 알고리즘 : 어떠한 연산을 위한 프로그래밍 코드를 짜는 것을 의미한다.※데이..

[목차] (SQL) Window Function, With 함수아티클 정리 - “기획자도 파이썬을 배워야 하나요? 실전편”(SQL) Window Function, With 함수, 추가적인 함수들1. Window Function  1.1. 정의 : 행과 행사이의 관계를 알기 쉽게 표현하기 위해 사용되는 기능으로 불러오는 테이블의 모든 컬럼을 유지하여 연산할 때 주로 사용한다. [최종적으로 이 연산을 통해 새로운 컬럼이 만들어진다!] 1.2. 역할 : Window 함수를 통해 ‘순위’, ‘집계’, ‘평균’, ‘행의 위치’, 등을 조작할 수 있다. 1.3. 특징 :  Window 함수 중에서 집계함수 외에 Group by와 병행해 사용할 수 없다.    [ group by는 기준 컬럼을 중심으로 여러 컬럼의 ..

[목차]1. 파이썬 강의 정리 및 SQL 과제 수행 중 인사이트 정리 2. 온보딩 주차 마무리 및 기초 주차1. 파이썬 강의 정리 및 SQL 과제 수행 중 인사이트 정리  1.1. 파이썬 정리  - 조건문 : 흔히 if문이 사용되며 조건을 만족 시 특정 코드를 실행하는 문법이다. 형태는 "if 변수 조건: 줄바꿈 출력값"이며, 조건은 흔히 bool자료형(참, 거짓)으로 사용된다. 들여쓰기(줄바꿈)을 통해 출력값이 정해지기에 들여쓰기를 통해 조건과 수행코드를 구분해야한다!  - if문은 조건을 만족하는 대상을 해당 코드를 통해 실행하는 문법이다. 이때, 조건을 만족하지 못하는 대상에도 추가적으로 실행내용을 달고자 할 때 'else'와 'elif'문이 있다.    a. else : 앞선 if문의 조건1을..