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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험 답안 제출 시 질문입니다.
지금 기출 6회 작업형 1-1번 문제를 풀던 중 갑자기 의문이 생겼습니다. result = df.gruopby('소방서')['diff'].mean()에서 나온 결과물에서 바로 수치를 확인하고 답안을 제출해도 되는지?? 꼭 print(81)로 코드가 입력하여 결과물이 나온 상태로 확인하고 답안을 제출 해야하나요?
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미해결[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형1 문제2
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 저는 파이썬 왕초보인점 먼저 밝힙니다 ㅜ df.loc[2000].mean() 을 실행했을 때 왜 저는 선생님처럼 안나오고 np.float64(100.735) 이렇게 나올까요? 똑같은 코드를 썻는데요 ㅠ
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제1번 '상위' 오해 소지는 없을까요?
문제 1번에서 상위 10개 데이터라고 하는데, 언젠가 풀어본 문제에서 "상위 10개"가 값이 큰 순서대로 상위 10개가 아니라, 그냥 주어진 데이터에서 상위 10개를 뽑는 경우가 있었어서 처음에 풀 때 그냥 주어진 값에서 index 0~9까지를 추출했습니다. 근데 풀이내용을 보니, 내림 차순 후 진행하시더라구요...혹시 실제 문제에서 이런 오해의 소지가 있을만한 건 없을까요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
필수 인강 리스트
안녕하세요. 현재 커리큘럼에따라 2과목까지는 다 들었는데 시험일정이 촉박하여 모든 인강을 듣고, 실습 연습까지 할 수 는 없을거 같은데필수 인강 리스트와 필수 문제리스트를 추천해주실 수 있으실까요?데이터분석을 대학교때 어느정도해서 기초는 있는 상황입니다.
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
proba와 문자형
proba 사용 시에 [:,1]을 사용하는건 문제마다 다른건가요? 정확히 어떤 문제에 [:,1]을 사용하는지 예시와 함께 알고 싶습니다. 또한f1score에서 pos_lable="A"라고 말씀해주셨는데 이 부분도 정확히 이해가 안갑니다.
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험 볼때 코랩처럼 약간 정보제공이 되는건가요?
이런식으로 코딩 하다보면 밑에 정보가 나와서 도움이 되는데, 시험환경에선 저런게 없다고 보면되죠??
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
모델 선택
강의를 해주시면서XGBoostRandomForesetLGBM위 모델에 대한 설명이 주를 이루고 있는데 해당 모델은 모두 분류,회귀 모두 사용 가능한걸로 알고 있습니다. (제가 이해한 게 맞나요?) 다른 모델들도 포함해서 시험장에 총 2개의 모델로만 활용을 하고싶은데 어떤 모델을 추천하시는지 궁금합니다.
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
lightgbm 실행 시 나오는 경고문구
lightgbm 실행하면 결과값은 나오는데, 그 밑에 경고가 나옵니다.뭐가 잘못된건가요.. 아님 경고 무시고 제출해도 상관 없는건가요# lightgbm from lightgbm import LGBMClassifier model = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) pred_proba = model.predict_proba(X_val) roc_auc_score: 0.9431438127090301 /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/sklearn/utils/validation.py:2739: UserWarning: X does not have valid feature names, but LGBMClassifier was fitted with feature names warnings.warn(
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 시험에 대한 질문드립니다.
인코딩 시 베이직모델, 레이블인코딩, 원핫인코딩 등 여러가지가 있는데 제일 좋은건 전부 비교해서 결과를 따져보고 선택하는거지만 그런거에 자신이 없다고 할때 하나만 선택해서 해도 만점받는데 문제없나요? 만약 문제없다면 어떤걸로 선택해서 인코딩하는게 가장 무난할지 추천부탁드립니다.모델 선택할 때 랜덤포레스트, xgboost 등 여러가지가 있는데 랜덤포레스트 하나만 밀어도 만점받는데 문제없을까요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
자료다운로드 csv 파일로 할줄알아야하나요?
수업노트보기에 있는 노트북 링크로만 코딩 연습중인데 csv 파일 받아서 할줄알아야하나요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
임계값의 범위가 헷갈립니다.
이전에 질문에서 p-value 범위에 대해 답변해 주셔서 감사합니다.p-value < 유의수준 : 귀무가설 기각p-value >= 유의수준: 귀무가설 채택 로지스틱 회귀에서 임계값은 범위는pred > 임계값 = Truepred <= 임계값 = False이렇게 이해해도 될까요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
평가지표 관련
만약 문제에서'예측결과는 RMSE 평가 지표에 따라 평가함' 이라고 되어있어도, 다른 평가지표를 써도 되는게 맞을까요? 강의에서는 된다고 하셨는데, 감점 사항인지 궁금해서요
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
5. 이원 분산 분석의 질문입니다.
비료 유형에 따른 토마토의 수확량 평균에 차이가 있는가를 검정하기 위한 검정 통계량을 구하시오. 위 문제에서 분명 종속변수는 비료 유형 1개인데ols(수확량 ~ C(비료유형) + C(물주기) + C(비료유형):C(물주기),data=df).fit()으로 풀어야 하는 이유가 궁급합니다.
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
스케일링
빠르게합격하고싶은데, 스케일링 패쓰해도되죠?전처리 인코딩이랑 결측치 제거만 해줘도충분하죠?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
캐글 문제
캐글 문제를 풀려고 하는데'Edit My Copy' 이걸 눌러서 문제에 진입하면'문제가 발생하여 이 페이지가 중단되었습니다!'라는 문구가 나오고 새로고침을 여러번 하다보면 기분 좋을 때 한번식 열리는데, 무슨 방법이 있을까요...
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험 환경 질문
안녕하세요 예시문제 작업형1 강의 듣고 있는데이것저것 연습겸 클릭하고 있는데문제풀이에서 하다가답안 메뉴 다시 갔다가 다시 문제풀이로 돌아오니 코드 작성한게 다 날라갔더라고요..저장버튼이 활성화되지 않던데..저장하려면 어떻게 해야하죠?실제 시험칠때도 문제풀이 저장하는게 가능한지 궁금합니다감사합니다
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df=~적는것
안녕하세요df['고객만족도'].fillna(m)할때앞에 다시 df['고객만족도'] = ~ 붙이는거랑df.dropna(subset='근속연수')앞에 df = ~ 붙이는게 정확하게 붙이는 이유가 이해가 되지 않습니다..뭔가 작업을 할떄앞에 df ~를 다시 붙여준다고 생각하면 될까요?감사합니다
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 모의문제 1
'Attrition_Flag':pred[:,1],마지막에 왜 index 1 열을 가져오는지 이해가 안 돼요.예측하고자 하는 값은 '이탈' 고객인데, 왜 0번째 열이 아닌 1번째 열을 추출하는걸까요?ㅠ이 부분이 헷갈려요
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
마지막 유의수준 0.05하에서 검정의 결과에 대한 질문입니다.
'(귀무가설/대립가설)을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오' 라는 문장그대로 해석하면 될까요? 예를들어귀무가설을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오-> 귀무가설을 기각할지 채택할지 결정 대립가설을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오-> 대립가설을 기각할지 채택할지 결정
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
로지스틱 회귀 강의에서 변수형 변수는 c()처리를 했는데
로지스틱 회귀 강의에서 변수형 변수는 c()처리를 했는데 여기서는 별도 처리를 안하는건가요?c()의 의미가 어떻게될까요?