스파르타
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<WIL> 2024년 1월 3주차 회고내일배움캠프(데이터 분석 부트캠프 1기)/TIL & WIL 2024. 1. 19. 23:56
이번 주차는 프로젝트로 인해서 눈코 뜰 새 없이 바쁘게 흘러간 한 주였다. 지난 주 부터 시작된 프로젝트 였고 열심히 찾은 데이터를 DB에 적재하고 적당히 EDA만 해놨었는데 이번 주는 그렇게 찾은 데이터를 정제하고 분석을 위한 쿼리를 짜고 짠 쿼리를 Python과 연동하여 시각화하고 시각화한 자료를 통해 PPT를 만들어 발표까지 진행했다. 열심히 한 EDA 덕에 적절한 분석을 통해 마케팅 전략까지 세우는 프로세스를 해볼 수 있었고 오랜만에 남들 앞에서 발표하는 경험 또한 해볼 수 있었다. 발표는 튜터님께 좋은 평가를 받았고 개인적으로도 이번 과제는 상당히 만족할 수 있었다. 화기애애한 팀 분위기 속에서 모두가 열심히 참여해서 으쌰으쌰하면서 프로젝트를 진행했기 때문에 더 좋았던 것 같다. 팀 내의 누구보..
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<TIL> 2024-01-16내일배움캠프(데이터 분석 부트캠프 1기)/TIL & WIL 2024. 1. 16. 22:25
오늘 진행한 일 팀 프로젝트 분석 진행 및 정리 튜터 피드백 피드백 결과 반영 https://jinhyunbae.tistory.com/118 2024-01-15 오늘 진행한 일 팀 프로젝트 회의 튜터 피드백 프로젝트 분석 진행 오늘은 하루 종일 팀프로젝트로 진행되었다. 튜터님께 피드백을 받기 전에 분석하고자 하는 데이터와 분석 내용을 간략하게 jinhyunbae.tistory.com 어제 프로젝트에 대해서 분석한 것에서 조금 더심화되어 고객의 세그먼트를 나누어 각 세그먼트 별 데이터 특성을 분석했다. 아래는 위에서 말한 분석에 사용된 코드의 일부분이다. # 프로모션에 참여한 이력이 있는 사람의 개인정보 create or replace view CustomerInfoByCmp(ID, Age, AgeRang..
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<WIL> 2024년 1월 2주차 회고내일배움캠프(데이터 분석 부트캠프 1기)/TIL & WIL 2024. 1. 12. 21:08
내일배움캠프 본 캠프 2024년 1월 2주차 회고 이번 주차는 파이썬 심화 주차 및 팀 프로젝트 발제로 진행되었다. 이번 주차는 자료구조, 알고리즘, 웹 스크래핑, 팀프로젝트 발제 등 오전에 계속 ZOOM 미팅이 있어서 그런지 더 정신없게 지나간 한 주 였던 거 같다. 자료구조와 알고리즘의 경우에는 거의 대부분 개념적인 내용들이었고 코딩테스트 문제도 그렇게 어렵지 않게 풀 수 있었다. 웹 스크래핑의 경우에도 트러블 슈팅 좀 하다보면 익숙해질 수 있을 것 같은 느낌이었다. 애초에 모든 사이트가 다 다르게 생겼기 때문에 어차피 노가다 하면서 배워야할 것 같았지만 특강을 통해서 어떤 방식으로 크롤링 코드를 짜면 좋은 지는 감을 잡은 느낌이 들었다. 역시 문제는 SQL인데 SQL 코딩테스트 문제를 풀면서 그래도..
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<TIL> 2024-01-10내일배움캠프(데이터 분석 부트캠프 1기)/TIL & WIL 2024. 1. 10. 22:09
오늘 한 것 Python 개인과제 해설강의 수강 Python 알고리즘 코드카타 SQL 코드카타 개인 및 팀 프로젝트 도메인 결정 Python 개인 과제의 경우 수월하게 다 풀고 제출했기 때문에 대부분 문제가 정답이었는데 1문제 email을 판독하는 문제에서만 문제의 함정에 걸려서 오답처리를 당했다. 예시로 준 email_list에서 "wrongemail@.com"이 이름부터 잘못된 이메일이라고 생각했던 것이었다. email_list = [ "example@example.com", "wrongemail@.com", "anotherexample.com", "correct@email.co.uk" ] 문제의 올바른 이메일을 판단하는 조건에 따르면 wrongemail@.com은 @기호 앞에 하나 이상의 문자를 가..
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데이터 리터러시(Data Literacy) -1데이터 분석 관련 공부 2024. 1. 3. 15:00
(본 블로그는 스파르타의 데이터 리터러시 강의를 듣고 간략하게 정리한 것이다.) 데이터 리터러시(Data Literacy) 데이터 리터러시의 정의 데이터를 읽는 능력 데이터를 이해하는 능력 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력 데이터 리터러시란 데이터 수집과 원천을 이해하고 데이터에 대한 활용법을 이해하며, 데이터를 통한 핵심 지표를 이해하는 것이다. 데이터 분석가가 갖추어야할 중요한 소프트 스킬이다. 데이터 리터러시는 올바른 질문을 던질 수 있도록 만들어준다 데이터 분석 오류 데이터 리터러시 문제로 인해 데이터 분석에서 오류를 범하는 경우가 많다. 대표적인 오류 사례는 다음과 같다. 1. 심슨의 역설(Simpson's Paradox) 부분에서 성립한 대소 관계가 부분..