rubus0304 님의 블로그

[4기] Python 개인 과제 [4기] Python 개인 과제 | Notion개인 과제 안내teamsparta.notion.site 필수 문제 1: 숫자 리스트의 평균을 계산하는 방법배경: 전자 상거래 플랫폼에서 고객의 평균 주문을 계산해야 합니다. 이를 위해 숫자 리스트의 평균을 계산하는 방법을 연습합니다.목표: 주어진 숫자 리스트의 평균을 계산하는 함수를 작성하세요.  numbers = [10, 20, 30, 40, 50]def calculate_avg(numbers): total_avg = sum(numbers) / len(numbers) return total_avgtotal_avg = calculate_avg(numbers)print("숫자들의 평균:",total_avg)숫자들의 평..

85. Rising Temperaturehttps://leetcode.com/problems/rising-temperature/Write a solution to find all dates' id with higher temperatures compared to its previous dates (yesterday).Return the result table in any order.The result format is in the following example. 어제 날짜보다 온도가 높은 날 계산 ( 새로운 함수 ) Self-Join + Datediff/ Subdate 함수 사용- 날씨 테이블을 자체 조인하여 각 행을 이전 행과 비교.온도가 더 높고 날짜 차이가 하루인 경우 결과로 선택! Date_su..

[Python] 예제로 익히는 Python - 1회차 [Python] 예제로 익히는 Python - 1회차 | Notion[강의자료 PDF]teamsparta.notion.site SQL :  Select from 으로 묶여 있음 -> 절차지향 언어             (단점) - trouble shooting 시 컴파일 오래걸림 (통으로 하니까)/ 시각화 기능 부재 Python : 한 줄 씩 독립적으로 실행 후 실행  -> 객체지향 언어             (SQL 단점 보완) - 순차적으로 하나하나 실행되므로 시간단축/ 수정 용이/ library 활용가능 활용 쉬움  (알고리즘은 예외)   라이브러리 : 함수를 불러올 수 있음 Pandas 라이브러리:  SQL, Json, HTML 형식이어도 행,..

https://teamsparta.notion.site/d8293215e23f4d85a918d6a13245e56a 데이터 분석가란? | Notion[수업 목표]teamsparta.notion.site Pandas 활용 간단히 데이터 전처리하는 방법Matplotlib  활용 데이터 시각화하는 방법 설득 을 잘하기 위해 데이터를 잘 전달해야하고 이를 위한 방법 중 하나가 '시각화'그 전 데이터를 통해 무엇을 해야할지 고민해야함. 데이터 전달의 목적성/  데이터 전달의 효과성 꼭 생각해야함. 무엇을 위해 ~이런 형태의 데이터가 필요하다는 걸 미리 정의 - 길 잃기 예방. 1. 목표 설정하기: 무엇을 위해 전처리와 시각화가 필요한가2. 예상 산출물 정의하기: 데이터 처리 시각화 예상 결과물3. As-is vs ..

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81. Invalid Tweets https://leetcode.com/problems/invalid-tweets/Write a solution to find the IDs of the invalid tweets. The tweet is invalid if the number of characters used in the content of the tweet is strictly greater than 15.Return the result table in any order.The result format is in the following example. 글자 수  세기  (Char_length) select tweet_idfrom tweetswhere char_length(content) > 15 Ch..

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1. 데이터활용직무 1) 글로벌마케팅 데이터분석 직무 (2주차 분석참고) 2) 프로덕트 분석가 (Product Analystics)  - 회사의 제품 데이터를 분석  - 앱 서비스 또는 웹 서비스에서 발생하는 유저 행동로그 데이터를 분석    : 고객이 제품을 어떻게 사용하고 있을까?    : 퍼널별로 얼마나 체류할까? 퍼널 분석    : 어떻게 제품을 사용할까?    : 제품 개선을 위한 유저 활동 데이터 분석    : 코호트 분석     : 어떤 지표를 볼 지 정하고, 그 지표를 보기 위한 데이터 로깅    : 제품 AB Test    : UX 관점의 데이터를 파악    : 제품 KPI 모니터링         (유저 리텐션(Retention): 서비스를 계속 사용하는지)       (퍼널 별 전환율)..

정량적 데이터 비율DAU (Daily Active User) 일일 활성 사용자수 Retention 재방문 비율 추천지수 (NPS Net Promoter Score)     북극성 지표 MECE 하게 나눈게 KPI  무엇을                                                                                            그것이 왜 중요한가?

77. Recyclable and Low Fat Products https://leetcode.com/problems/recyclable-and-low-fat-products/description/ 문제 주석 잘 봐야함!  1, 3만 찍는게 아니라 값을 보고 나오게끔 유도하는 식..^_ㅠselect product_idfrom productswhere low_fats = "Y" and recyclable ="Y"    78. Find Customer Referee https://leetcode.com/problems/find-customer-referee/description/  Output이 나와야함! select namefrom customerwhere referee_id != 2 or referee_..