rubus0304 님의 블로그

[마케팅] 캠페인비교 태블로 프로젝트 - 목표: 캠페인, 채널분석을 통해 매출 증대를 목표  - 대상: 광고대행사 경영진- 자사: 한국 광고대행 기업, 고객 Segment (해외시장)로 이용은 가능.  메인 대시: 모든 캠페인 유형에 대해 비교 가능한 요약정보각 수치 및 그래프 -> ROI, ROAS, CVR, CTR, -> 수치, 추이그래프, 증감율 메인그래프1: ROI, ROAS, CVR, CTR, 연도별 캠페인별 평균치 - > cost + ROAS 혼합퍼널 깔대기 전환율 = 매출/돈 메인그래프2: 고객 유입그래프 (요약정보 그래프) - 광고 수단별(그래프를 유용한게 바로 보이게 (내용은 마우스오버 했을 때 세부정보 나오게)  서브 대시1: [캠페인] 각 캠페인별 비용(cost) 비교 (필터 2개 걸..

Customers Who Bought All Products  (오답) 5,6 product_key를 다 산 customer_id ㅠㅠ 왜 안 나오지.select customer_idfrom customer_id in (select c.customer_id                                  from customer c join product_key p on c.product_key = p.product_key                                 where p.product_key = 5 or 6) a   (정답)select customer_idfrom customergroup by 1having count(distinct product_key) = (sele..

104.Biggest Single Numberhttps://leetcode.com/problems/biggest-single-number/description/ 1번만 나온 숫자 중 가장 큰 숫자..근데 한 컬럼에서 한번만 나온 숫자 어떻게 추출하는지 모르겠음. select max(num) as numfrom (select num         from MyNumbers         group by num         having count(num) = 1) a ** 단일 테이블인 경우  from 뒤에 바로 select from ~ 인라인뷰 쓸 수 있음** 다중 테이블인 경우 컬럼 in select from ~ 인라인뷰로 씀

도전1

103. Find Followers Count Write a solution that will, for each user, return the number of followers.Return the result table ordered by user_id in ascending order.The result format is in the following example. select user_id,           count(follower_id) followers_countfrom Followersgroup by 1order by 1

[4기] QCC - 4회차 [4기] QCC - 4회차 | Notion셋팅 안내teamsparta.notion.site  문제 1 (下)테이블 설명 :stores 테이블은 각 매장에 대한 정보를 담고 있습니다. 테이블 구조는 다음과 같으며, STORE_NAME, REGION_NAME, SALES, EMPLOYEES, OPEN_DATE, TYPE은 각각 매장 ID, 지역 이름, 매출, 직원 수, 개점일, 매장 유형을 나타냅니다.컬럼명 타입 설명STORE_IDVARCHAR매장 ID (PK)REGION_NAMEVARCHAR지역 이름SALESNUMERIC매출EMPLOYEESINT직원 수OPEN_DATEDATE개점일TYPEVARCHAR매장 유형분석해야 할 내용은 다음과 같습니다 :지역별로 매출이 가장 높은 매장을 ..

https://velog.io/@arinlee/%ED%86%B5%EA%B3%84%ED%95%99-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C-%EC%84%B8%EC%85%98-3%ED%9A%8C%EC%B0%A8 [통계학] 라이브 세션 3회차_t-r검정, 카이제곱검정 실습해보기contentst-test 실습하기카이제곱검정 실습하기summaryt-test 실습하기:표본의 평균 비교/ 모집단의 분산을 모를때 연속형 자료에 사용한다.T-TEST: 가설 설정하기가설 설정귀무가설: 남성과 여성의 평균velog.io Tableau 1,2 주차 강의 완강.머신러닝 과제 필수과제 1,2,3,4 풀이완.

PPT 완성대본완성발표영상 선정ㅎㅎ제출완료.

PPT 들어갈 내용 및 파이썬 파일 취합완료! 1. Project 달달 (달구벌에서 달리는 자동차 사고 예측)(주제: 대구 지역의 교통사고 시공간 및 환경 정보를 활용하여 사고위험도(ECLO)를 예측하는 AI 모델 개발) 2. 목차O bjective (목표)N ecessary data (데이터)A nalytics (*상관관계 안 나옴/ EDA: 탐색적 데이터 분석 (시각화만) / ML: 머신러닝 코드) I nterpretation (해석) (머신러닝 숫자가 잘 나왔다 - / 시각화를 통해 분석) R eport (보고) 3. Objective  4. Objective: 목표- 프로젝트의 목표: 대구 교통사고 피해예측을 위해 ECLO를 포함한 시공간 데이터를 학습시킨 시공간데이터만으로 예측가능한 회귀모델을 ..

1. 전처리2. 파생변수 (시간정보)3. 파생변수 (공간정보) train_df_9 (동별 대구 CCTV, 보안등, 어린이 보호구역, 주차장 갯수/ 동별 사망자수, 중상자수, 경상자수, ECLO/ 고속도로유무/ 도로유형)test_df_9 (동별 대구 CCTV, 보안등, 어린이 보호구역, 주차장 갯수/ 동별 사망자수, 중상자수, 경상자수, ECLO/ 고속도로유무/ 도로유형) 4. 모델링test_x_1 = test_df_9.drop(columns=['ID','군구','사고유형시']).copy()  train_x_1 = train_df_9[test_x_1.columns].copy()train_y_1 = train_df_9['동사망자수'].copy()train_y_2 = train_df_9['동중상자수'].cop..