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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
코랩에서 [py] T1-1. 이상치를 찾아라(IQR활용) Expected Questions 문제입니다 아래 풀이로 진행했을 때 정답이 다르게 나오는데 혹시 어느 부분에서 차이가 발생한건지 알 수 있을까요?? import pandas as pd df = pd.read_csv("train.csv") # df.info() # df.head() # df.isnull().sum() # IQR을 활용해 Fare컬럼의 이상치를 찾고, # outlier1 = 1q - 1.5 * iqr # outlier2 = 3q + 1.5 * iqr # iqr = 3q - 1q q1 = df["Fare"].quantile(.25) q3 = df["Fare"].quantile(.25) iqr = q3 - q1 # outlier1 = df["Fare"] < (q1 - 1.5 * iqr) # outlier2 = df["Fare"] > (q3 + 1.5 * iqr) q1 - 1.5 * iqr, q3 + 1.5 * iqr outlier1 = df[df["Fare"] < (q1 - 1.5 * iqr)] outlier2 = df[df["Fare"] > (q3 + 1.5 * iqr)] # # 이상치 데이터의 여성 수를 구하시오 len(outlier1["Sex"] == "female") + len(outlier2["Sex"] == "female")
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soyoung an
2024-05-30T00:17:23.037Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
8번 문제 복습 중 궁금증이 생겨서 질문드립니다. 1) cond = df.loc[2001] > m2001 r1 = sum(cond) cond = df.loc[2003] < m2003 r2 = sum(cond) print (r1+r2) 2) r1 = df.loc[2001] > m2001 r2 = df.loc[2003] < m2003 print (sum(r1+r2)) 1) 같은 경우는 정답 풀이를 그대로 가져와서 출력 값이 202이고, 2) 같은 경우는 제가 다른 방법으로 풀어볼 수 있을까 하는 궁금증에서 적어봤습니다. 출력 값은 202가 아닌 150이 나왔습니다. 둘 다 같은 풀이법 같지만 출력 값이 다른 이유가 궁금해서 질문드립니다 !
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조현우
2024-05-29T15:59:19.765Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
(문제) date_added가 2018년 1월 이면서 country가 United Kingdom 단독 제작인 데이터의 갯수 (풀이4) # 풀이4 import pandas as pd df = pd.read_csv("nf.csv") cond1 = df['country'] == "United Kingdom" df['date_added'] = df['date_added'].fillna("") str1 = "2018" str2 = "January" cond2 = df['date_added'].str.contains(str1) cond3 = df['date_added'].str.contains(str2) print(len(df[cond1 & cond2 & cond3])) 이 풀이에서 df['date_added'] = df['date_added'].fillna("") 중간에 fillna를 사용한 이유는 무었인가요? 빼고 해도 답은 같아서요. 다른 필요한 상황이 있을까요?
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since4042
2024-05-29T14:00:06.944Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험응시전략 🆕 updated 2023.11 노션 자료는 어디에서 확인할 수 있나요??
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soyoung an
2024-05-29T13:26:55.962Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 quiz 3 데이터 수를 구할 때선생님께서 알려주신 len(df[cond]) 외에df[cond].shape[0] 이나 df[cond].count()[0]을 사용해도 괜찮나요??값은 동일하게 나옵니다!
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마음을 녹이는 햄스터
2024-05-29T12:55:09.748Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 2유형 강의 수강 중 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다! IQR 을 사용하여 이상치를 확인 했을 때, 이상치가 전체 행 대비 적게 있을 경우 해당 행 자체를 삭제해도 무방한가요? 스케일링 시, 이상치가 있을 경우 로버스트 스케일링을 사용하는게 좋다라고 하셨는데 이상치가 있는 컬럼에 대해서만 로버스트 스케일링으로 진행하고, 이상치가 없는 컬럼에 대해서는 MinMax 이나 Z-Score 를 사용하여 구분해서 각각 스케일링 하는게 좋은가요? 2-2. 만약 이상치가 없는 경우에도 로버스트 스케일링을 사용할 경우 다른 스케일링 방식에 비해 성능이 떨어지나요? 감사합니다~!
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mr.woong0926
2024-05-29T11:58:28.113Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
퇴근 후 매일 강의를 조금씩 듣고 있습니다. 이제서야 작업형 1 강의 목차로 들어왔는데요! 저는 강의 들으면서 pause 누르고 타이핑 해보고 저만의 암기노트를 만들면서 시간 있을 때 외우고 있습니다. 지금부터 조금씩 외우는 이유는 지금 시간 들여서 강의를 들었는데 쭉쭉 넘어가다보면 (물론 타이핑은 겸하면서) 나중에 또 보면 새로울거 같아서 기억이 있을 때 까먹더라도 외우려고 하고 있긴합니다. 다만, 암기를 하니 좀 속도가 더디긴 하네요 ㅠㅠ 지금은 암기하지말고 한번 쭉 따라하면서 듣는게 낫나요? 저는 문제 풀 때 암기가 되어있지 않으면 안풀리는데 이것은 어떻게 해결하면 될까요? 캐글도 풀어야한다고 하셨는데 강의 목차 순서에 있는 것일까요? 강의 목록에 있는 것들만 완벽하게 숙지하면 시험에 무리없나요? 추가 사이트 들어가서 공부할 필요 없이 이 강의로만 끝내고 싶어서요
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joy10780
2024-05-29T11:14:01.032Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
별도 실기 강의 자료가 있을까요? 인쇄해서 보려구요!
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cym1144
2024-05-29T08:59:05.649Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 31일 강의가 끝나는데! 혹시 연장이 가능한가요? 연장하려면 다시 이 강의를 구입해야 하는지요?ㅜ
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cym1144
2024-05-29T08:58:28.077Z
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랜덤포레스트로 학습시킬때마다 아래와 같은 에러가 납니다. 어디를 고쳐야할까요? (RandomForest에 random_state 값을 넣어도 똑같았습니다) (모델학습 이전단계에서는 강의와 동일하게 모두 잘 실행되었습니다) 아래 검증데이터 분리는 잘된것 사진 첨부했습니다
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crystal
2024-05-29T08:31:22.776Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 스케일링에 대해서 여쭤보고 싶은게 있습니다. 스케일링을 진행할 때, 인코딩된 범주형 변수와 수치형이지만 범주형 성격을 띄는 변수들도 함께 스케일링을 진행해주어야 하는지 궁금합니다.
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munjihey1127
2024-05-29T07:23:24.458Z
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random_state, max_depth, n_estimators 같은 하이퍼파라미터튜닝은 모든 회귀, 분류 모델에서 사용가능한가요?
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yb
2024-05-29T07:15:12.346Z
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[초급자를 위한] AutoKeras로 배우는 머신러닝 분석
4강에서 csv 파일을 읽어서 학습/평가한 것 보다 numpy로 처리한 후 학습/평가 한 것이 더 좋은 성능이 나온 이유가 무엇일까요?
Right-minded
2024-05-29T04:57:16.247Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 실제 시험에서 테스트 사이즈와 랜덤 스테이츠를 입력 해 줘야하나요? 사이즈값이나 스테이트값 작성하는 기준은 무엇인가요!?
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moonwrd
2024-05-29T02:38:02.498Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험에서는 따로 라이브러리를 추가할 수 없다고 했던것 같은데... 강의에서 공부를 할때 sklearn 등 라이브러리를 불러오는 코드는 시험에서 따로 작성하면 안되지요? 예시 : from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 예시 문장을 시험에서 작성해도 되는지 궁금합니다.
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crystal
2024-05-29T02:02:43.165Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사후검정을 진행할 때 선생님이 대표적으로 '투키' 하고 '본페로니' 두개를 많이 쓰신다고 하셨었는데. 혹시 투키하고 본페로니 둘다 알아야할까요? 아니면 둘중에 하나만 외워도 될까요?
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성욱
2024-05-29T01:46:35.461Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출문제 1번에서는 출동시간과 도착시간이 년월일시분초 다 있어서 datetime에 문제없는데 혹시 출동시간 컬럼에 102030 시분초 또는 년월일만 있어도 datetime으로 변경이 가능한가요? 만약 변경이 안된다면 변경하는 방법이 궁금합니다.
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석구
2024-05-29T01:07:37.070Z
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문제2 주어진 데이터셋(members.csv)의 앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용해 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전 후의 표준편차를 구하고, 두 표준편차 차이 계산하기 (단, 표본표준편차 기준, 두 표준편차 차이는 절대값으로 계산) 풀이 # your code df = pd.read_csv("members.csv") # df.shape df1 = df.loc[:79] df1.isnull().sum() # print(df1.describe()) bf = 20.574853 # print(df1.head()) # print(df1.isnull().sum()) df1['f1'] = df1['f1'].fillna(df1['f1'].median()) # print(df1.isnull().sum()) # print(df1.head()) # print(df1.describe()) af = 17.010789 print(bf-af) 이런식으로 describe함수에서 나오는 값으로 풀었는데 실제 시험에서도 이렇게 문제를 풀어도 상관없을까요?? 영상에서 풀이한 값과 소수점 자리가 다르더라구요..
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since4042
2024-05-28T14:33:48.806Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제로 시험이 나올때pred[:,1]를 무작정 쓰면 큰일날것 같습니다.어떨때는 pred[:,1]을 쓰고 어떨때는pred[:,0]을 쓰는게 맞는지 알려주시면 감사하겠습니다.단순히 분류값이 0일 확률에 대한건 pred[:,0], 1에 대한건 pred[:,1]로 보는게 맞는건가요?
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빅분기가자
2024-05-28T13:34:33.481Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2번에서 '결측치'가 있다면 그 결측치들을 삭제하고 진행시키는 게 좋을까요? 아니면 그 결측치들을 전부 0으로 채우는 게 나을까요? 혹시 이렇게 그냥 아예 결측치 컬럼을 삭제하거나 0으로 채워도 40점이 나올 수 있을까요.? ㅠ
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성욱
2024-05-28T12:19:08.861Z
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