newljk415

DECODE : 코드로 풀네임 정보를 확인하는 작업 >DAC SEL #도시코드 SEL 의 정보를 확인함. >DC KOR #국가코드 KOR 의 정보를 확인함. >DNS US CA #국가코드US 의 주코드CA 의 정보를 확인함. >DNA KE #항공사코드KE 의 정보를 확인함. >DNE 388 #기종코드388 의 정보를 확인함. ENCODE : 풀네임으로 코드 정보를 확인하는 작업 >DAN SEOUL #도시풀네임SEOUL 의 정보를 확인함. >DC KOREA REPUBLIC OF # 국가풀네임KOREA PERPUBLIC OF 의 정보를 확인함. >DNS CALIFORNIA #주풀네임CALIFORNIA 의 정보를 확인함. >DNA KOREAN AIR #항공사풀네임 KOREAN AIR 의 정보를 확인함. >DN..

쿼리문 정리. subquery where 에 들어가는 subquery select * from users u where u.user_id in (select o.user_id from orders o where o.payment_method = 'kakaopay'); 1. from 실행: users 데이터를 가져와줌 2. Subquery 실행: 해당되는 user_id의 명단을 뽑아줌 3. where .. in 절에서 subquery의 결과에 해당되는 'user_id의 명단' 조건으로 필터링 해줌 Select 에 들어가는 Subquery select c.checkin_id, c.user_id, c.likes, (select avg(likes) from checkins c2 where c2.user_id =..

[수업 목표] 실제 데이터를 분석할 수 있다. 그래프를 그려 인사이트를 찾을 수 있다. 주어진 문제에 대한 가설을 데이터 기반으로 검증 할수 있다. 파이썬 라이브러리 Pandas 데이터 처리 matplotlib 시각화 folium 분석한 데이터를 지도에 그리기 numpy 계산 데이터 분석의 순서는 데이터 전처리 분석 시각화 결론도출 데이터분석 세팅 라이브러리 선언 데이터베이스 파일 불러오기 데이터 살펴보기 데이터 가공하기 ex) import pandas as pd sparta_data = pd.read_table('access_detail.csv',sep=',') sparta_data.head() 반복문 for x in 리스트: 수행할 문장 fruits = ['사과', '배', '감', '귤'] for ..

[수업 목표] 여러 테이블의 정보를 연결하는 Join을 이해한다. 연결된 정보를 바탕으로 보다 풍부한 데이터분석을 연습한다. 아래 위로 결과를 연결하는 Union을 공부한다 JOIN Join이란? 두 테이블의 공통된 정보 (key값)를 기준으로 테이블을 연결해서 한 테이블처럼 보는 것을 의미 Join의 종류: Left Join, Inner Join Left Join 은 비어있는 데이터까지 모든 데이터를 출력 Inner Join 은 비어있는 데이터는 빼고 출력 쿼리 실행순서 select u.name, count(u.name) as count_name from orders o inner join users u on o.user_id = u.user_id where u.email like '%naver.com..

파이썬을 통한 상관관계 분석. Colab 주소 https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb Welcome To Colaboratory Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com pandas 에서 엑셀파일 여는 방법 import pandas as pd # 엑셀 파일 읽기 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 데이터 출력 print(df) 데이터분석에 꼭 필요한 파이썬 문법 리스트 a_list = [1,2,3,4,5] #또는, b_list = [1,2,'hey','world'] b_list[1] #2를 출력 b_list[2] #hey를 출력 딕셔너리 ..

[수업 목표] 동일한 범주의 데이터를 묶어서 통계를 내주는 Group by를 이해한다. 출력하는 데이터를 필드의 값으로 정렬하여 출력하는 Order by를 익힌다. 조금 더 복잡한 분석을 위해 자주 사용되는 유용한 문법을 익힌다. Group by : 동일한 범주의 데이터를 묶는다. select name, count(*) from users group by name; name 필드선택(select name) / 갯수구하기(count) / users테이블로부터(from users) name필드에서 같은 데이터끼리 묶어라(group by name) 응용1. min최소, max최대, avg평균 select 범주가 담긴 필드명, min(최솟값을 알고 싶은 필드명) from 테이블명 group by 범주가 담긴 필..

수업목표 익숙한 엑셀을 통해 데이터 분석 구조에 대해 이해할 수 있다 파이썬과 라이브러리 개념에 대해 이해할 수 있다 각 데이터 간의 상관관계 분석을 할 수 있다 엑셀활용 데이터분석 데이터 가져오기 데이터 살펴보기 데이터 다듬기 엑셀 부가기능의 XLMiner Analysis ToolPak 사용 Correlation(상관관계분석) Input Range : 분석할 시점과 끝. Output Range : 결과값 출력위치 결과값을 그래프로 생성 후 기준으로 삼고 싶은 값만 남기고 나머지 제외, 절대값이 클수록 상관관계가 큰 편, 양수일 경우는 positive 효과, 음수일 경우 negative 효과 마치며 데이터분석에서 엑셀을 사용해서 데이터분석의 개념을 알아보았다.

수업목표 1. 데이터베이스(DB)와 SQL이 왜 필요한지 이해한다. - DB를 관리하는 언어가 SQL. 2. DB에서 데이터를 가져오는 기초적인 문법인 Select와 Where문을 이해한다. 3. 조금 더 복잡한 분석을 위해 자주 사용되는 유용한 문법을 익힌다. select 쿼리문 select 쿼리문은 [어떤 테이블에서 어떤 필드의 데이터를 가져올지] 로 구성. SELECT * FROM orders 가져온다(select) / 모든 데이터(*)를 / oders테이블로부터(from) . (*은 테이블의 모든데이터) select distinct(payment_method) from orders; distinct는 중복데이터 제거, 가져온다(select) / 결제수단필드의 중복데이터를 제거하고distinct(p..