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[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] Day27, SQL week4 ㅁ ROLLUP > 집계된 데이터에서 그룹별 소계, 총계를 구하기 위해 사용 group by rollup(컬럼명) rollup 사용시 소계를 원하는 컬럼명을 추가 ㅁ Window 함수 분석함수. 현재 행과 관련이 있는 테이블 행들에 대해 계산을 수행 행 그룹의 값을 계산하고 각 행마다 하나의 결과를 반환 cf) 집계함수: 행 그룹에 대해 하나의 결과를 반환하는 집계 함수 WINDOW_FUNCTION (expression) OVER ( [ PARTITION BY 컬럼 ] [ ORDER BY 컬럼 ] [ WINDOWING 절 ] ) 윈도우 함수를 사용하면 이동 평균, 항목의 순위, 누적 합계를 계산, 기타 분석을 수행. 각 행마다 단일 값을 반환 탐색 함수 : LEAD, LAG, FIRST_VALUE, LA.. 2023. 2. 3.
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] Week7 - WIL Week6(1.23~1.27) WIL은 설날 + SQL Week3 대체로 이번 Week7 WIL을 작성한다. > Week7(1.30~2.1) 학습내용 Pandas를 통한 파일 저장과 불러오기 shape를 통한 행과 열의 수 보기 head, tail, sample 을 통한 일부 데이터 가져오기 DataFrame의 info(), describe() 등을 통한 요약과 기술통계 값 구하기 info() describe() nunique() index columns values Pandas의 DataFrame과 Series의 이해 Series : 1차원 벡터구조 DataFrame : 2차원 행렬구조 색인하기 [컬럼] .loc[행] .loc[행, 열] .loc[조건식, 열] DataFrame의 데이터 타입 이해하기 .. 2023. 2. 2.
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] Day-25 TIL 보통은 정규분포 형태가 가장 이상적인 형태입니다. 그런데 현실세계에서는 정규분포 형태의 모양을 띄는 경우가 많지 않습니다. 머신러닝, 딥러닝 등을 할 때는 정규분포 형태로 분포의 모양을 변경해 주기도 합니다. ㅁ 왜도 비대칭도(非對稱度, skewness) 또는 왜도(歪度)는 실수 값 확률 변수의 확률 분포 비대칭성을 나타내는 지표이다. 왜도의 값은 양수나 음수가 될 수 있으며 정의되지 않을 수도 있다. 왜도가 음수일 경우에는 확률밀도함수의 왼쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며 중앙값을 포함한 자료가 오른쪽에 더 많이 분포해 있다. 왜도가 양수일 때는 확률밀도함수의 오른쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며 자료가 왼쪽에 더 많이 분포해 있다는 것을 나타낸다. 평균과 중앙값이 같으면 왜도는 0이 된다. ㅁ 첨도 첨도(尖度,.. 2023. 2. 1.
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] Day24 TIL ㅁ EDA Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석 데이터 자체에 대한 해석이 잘못되어 있다면, 해당 데이터에 대한 분석 결과도 잘못될 확률이 매우 큽니다. 데이터에 대한 이해, 즉 데이터가 의미를 정확히 파악하고 해석하고, 그 후에 가정을 설정해야합니다. *.isin() : 조건이 정확히 일치 *.str.contains() : 조건을 포함, 시리즈에서만 사용 가능. 문자열/특정 데이터 타입에서만 사용 가능 https://pandas.pydata.org/docs/reference/series.html#string-handling ㅁ 선 그래프와 막대 그래프 선 그래프 ⇒ 연속된 수치 데이터에 주로 사용합니다. 막대 그래프 ⇒ 연속되지 않은 (주로 범주형) 데이터에 주로 사용합니.. 2023. 1. 31.
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] Day23 TIL ㅁ 데이터를 분석하는 이유? => 데이터를 어떻게 보여줄 것인가? 요약? 전체? ㅁ 파이썬 시각화 => matpoltlib, 정적 시각화 단점 : 한글 지원x 한글 폰트 설정 (!pip install koreanize-matplotlib) cf.) plotly : 동적 시각화, javascript ㅁ from glob import glob # '폴더명' 폴더의 '파일명.확장자'에 해당하는 모든 파일 보여줌 glob("폴더명"/"파일명.확장자") ㅁ jupyter notebook 내 ? 사용 ? 2023. 1. 30.
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] mini project #1-2. API mini project part.2 주제 : API - KOSIS의 '미분양주택현황' 조회 수집 Kosis - 미분양주택현황 (https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL202001E&vw_cd=MT_GTITLE01&list_id=107&seqNo=&lang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=MT_GTITLE01) 주제 선정 이유 : 서울시의 미분양 주택 현황을 '지역구' 기준, 3개년도를 비교 분석하는 데이터 작성 및 시각화 도전. 시각화는 folium을 통한 지도 작성 *api 과제는 PublicDateReader api를 통해 진행 (https://github.com/Financ.. 2023. 1. 30.

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