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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 예를 들어 작업형2는 1문제이고 40점인데, 틀려서 0점이거나 40점인지 아니면 풀면 그 중에서 어느정도 점수 인정해서 부분 점수가 나오는지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빠른 해결 부탁 드려요!
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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 강의는 29304개 실제 데이터는 19281개 입니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 모의문제를 푸는데 1번을 했을 때랑 2번을 했을 때랑 결괏값이 다르더라고요.. 어디서 차이가 생기는 지 알려주실 수 있나요? 그리고 두번째 if문 실행 시 30퍼 이상은 위에서 걸러졋으니 >=0.2만 고려해도 되는 거 맞나요??!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 오타가 있는지도 반복해서 확인 해 봤는데 아무리 봐도 오타는 없는 거 같아요.. 여기서 이 오류는 왜 뜰까요 ?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
data = { "메뉴":['아메리카노','카페라떼','카페모카'], "가격":[4100,4600,4600], "할인율":[0.5, 0.1, 0.2], "칼로리":[10, 180, 420], } cafe = pd.DataFrame(data) cafe 위 코드 작성후 # 시리즈 선택 (가격) df['메뉴'] 시리즈를 선택하였는데 cafe = df라는 함수를 지정하지 않았는데 df안에 어떻게 data안의 값들이 들어 있나요?제가 다른 데이터 프레임을 작성하여 df를 사용해도 계속 cafe 안 데이터만 나와 질문드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
data = { "메뉴":['아메리카노','카페라떼','카페모카'], "가격":[4100,4600,4600], "할인율":[0.5, 0.1, 0.2], "칼로리":[10, 180, 420], } data cafe = pd.DataFrame(data) cafe 위와 같은 코드를 작성해 df['메뉴'] 를 하면 메뉴 시리즈만 불러올 수 있는데 pd.DataFrame({ "menu" : menu, "price" : price }) 이 데이터 프레임의 경우에는 df[menu] "None of [Index(['아아', '아라', '바콜'], dtype='object')] are in the [columns]" 이러한 오류가 나옵니다. 둘다 데이터 프레임이라고 생각하는데 아래의 경우는 왜 안되고, 무슨 차이가 있는지 궁금합니다! 추가로 cafe라는 데이터 프레임을 df에 저장 하지 않았는데 df를 입력하면 cafe안에 있는 값이 나오는지 궁금합니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님 처럼 이렇게 불러와 지진 않고.. 아무리 전체 돌려도 불러와 지지 않습니다.... 왜 그럴까요 ?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3-4 피처엔지니어링 강의에서 원핫인코딩 시 선생님이 진행하신 과정과 columns가 달라서 질문 드립니다. 인코딩 시마다 결과가 달라질 수는 없을 것 같은데 혹시 데이터 자체가 변화됐나요? 선생님 강의에서 진행했을 때는 컬럼수가 100개였고 제가 진행하는 시점에서는 99개로 출력됩니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
listbox = [15,46,78,24,56] def min_max(data): mi = min(data) ma = max(data) return mi,ma min_max(listbox) 이 부분에서 코드가 어느 단계로 움직이는지 이해가 잘 안됩니다.min_max라는것을 임의로 지정해주고, mi에 최솟값,ma에 최대값을 저장하는것까지는 알겠는데, 그 밑에 부터 이해가 안가요return에 mi,ma는 위로 되돌아가라는건가요? 밑에 왜 다시 min_max(listbox)를 해주었을때 15,78이 나오는지 모르겠어요. listbox안에는 15,46,78,24,56이 저장되어 있는거 아닌가요? 그리고 data라는 입력값을 써주었는데 코드에 보면 data라는 값을 지정을 안해주었는데 어떻게 오류가 안나는건지도 궁금합니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이 부분에서 데이터를 별도로 어떻게 불러와야 하는지 몰라서 질문 남깁니다.. 현 상황 처음 copy&edit 으로 들어갔다 > 뒤로 가기로 빠져나옴 > 다시 들어가려고 보니 copy&edit 가 아닌 Edit my copy로 뜬 이후로 데이터를 못 불러오고 있는 상황입니다.. 어떻게 해야하죠..
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
너무 기초적인 질문인데요... 강의 중간에 잘라내기 단축키가 있을까요 ? ,,,
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요!!! 새로추가된 섹션2의 시계열데이터 코랩링크는 없나요 ? 감사합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 :) 작업형 1 제출 시 리터럴 값을 프린트하지 말라는 얘기가 있어서 질문드립니다. ex print(3), print('정답') 위 예시처럼 제출하면 안 되는 것인가요? (감점 사유인지, 오답 처리인지) 혹은 answer = ...code print(answer) 이와 같은 방식은 가능한 것인지 궁급합니다. print문 안에 함수를 작성하는 것보다 answer에 할당해두고 print 하는 방식이 익숙해서요! 감사합니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
스케일링을 할 때, minmax scaler랑 standard scaler 는 train,test data의 columns에 스케일링을 하는데 log scaler할 때는 값이 커보여서 내지는 편차가 있어보여서(?) log scaling에 적합해 보이는 타겟인 ['charges'] column에만 하잖아요, 근데 rmse값은 모든 columns에 대한 값인데 하나의 column을 log scaling했다고 np.exp를 씌우는게 왜 괜찮은지에 대해서 궁금합니다.. 해당 강의에서는 train data에만 log scaling을 했는데 왜 얘만 test data에는 안 하는거죠? minmax랑 standard할 때는 train, test 둘 다 했는데 말이죠.. X_train, Y_train, x_test 세 개가 주어지는 경우와 train, test가 주어지는 경우의 차이는 train data의 column에서 타겟을 뽑아 새로 y_train 같은 존재를 제가 만든다는 점만 다르다고 생각하면 될까요? 이거 말고 주의해야 될 사항이 있나 궁금합니다. 이상입니다 ! + 실기 대비용으로 본 강의 탑승한 거 만족하면서 강의 잘 듣고 있습니다 ~ 감사합니다ㅎㅎ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
"수업노트에 링크를 첨부해두었으니 확인해 주세요" 에서 수업노트를 못찾겠네요 ㅠㅠ 오른쪽에 나열된 "커리큘럼, 커뮤니티, 노트. 성장로그, 스크립트" 에서 노트를 클릭해도 링크가 안떠서 혹시 다른 데에 있는지 궁금합니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요? 선생님! 이원분산분석 강의의 데이터가 다운로드가 되지 않습니다. 확인 부탁드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
6회 기출 문제 관련 강의 올려 주셔서 감사드립니다. 6회 기출의 작업형1 과 작업형 2의 데이터가 열리지 않아서 다운을 받을 수 없습니다. 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 모의문제1 27:08초 안녕하세요. 모델의 성능 수치가 0.989404816...이었다가 0.98997073,,,으로 좀 더 좋아졌다고 하셨는데요.. 문돌이인 제가 보기에는 그냥 다 같은 98%로밖에 안보기든요..ㅠ 98.94%든 98.97%든 그게..시험에서 큰 영향이 있는건가요?ㅠ 시험에서 저런 미세한 차이가 작업형 2번 문제를 40점을 받느냐, 0점을 받느냐를 좌우하는건가요? 시험문제 조건에서 'roc-auc 80% 이상일 것'이라고 적혀있으면 98.94%든 98.97%든 모두 40점을 주는게 아닌가요? 즉..98.94%면 35점이고, 98.97%는 40점인건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 중 ols함수를 ols('매출액 ~ 광고비 + 유형_A + 유형_C', data=df2).fit() 이런식으로 범주형 변수의 일부 컬럼만 사용해서 회귀모델을 구축할 수 있다고 하셨습니다.그래서 테스트를 해 본 결과 위와 같이 유형_A와 유형_C를 회귀모델의 독립변수로 활용하기 위해서는 df = pd.get_dummies(df, drop_first=True) 이런식으로 다중공선성 방지를 위한 파라미터를 추가하는게 아니라 위 캡처본에서의 df2와 같이 전체 변수가 포함된 데이터프레임을(유형_A, 유형_B, 유형_C 가 전부 포함된 데이터프레임) 사용해야 하는 것을 알았습니다. 근데, 이렇게 df2와 유형_A, 유형_C를 활용한 회귀모델은 유형_B를 감안한 것이 아니라 그냥 유형_B만 갑자기 누락해버린 회귀모델이 아닐지 문의드립니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '매출액' : [300, 320, 250, 360, 315, 328, 310, 335, 326, 280, 290, 300, 315, 328, 310, 335, 300, 400, 500, 600] , '광고비': [70, 75, 30, 80, 72, 77, 70, 82, 70, 80, 68, 90, 72, 77, 70, 82, 40, 20, 75, 80] , '플랫폼': [15, 16, 14, 20, 19, 17, 16, 19, 15, 20, 14, 5, 16, 17, 16, 14, 30, 40, 10, 50] , '투자':[100, 0, 200, 0, 10, 0, 5, 0, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] , '유형':['B','B','C','A','B','B','B','B','B','B' ,'C','B','B','B','B','B','B','A','A','A'] }) df = pd.get_dummies(df, drop_first=True) from statsmodels.formula.api import ols model = ols('매출액 ~ 광고비 + 유형_B + 유형_C', data=df).fit() print(model.summary()) 위에서는 엄연히 유형_A도 감안된 것일텐데 이런 상황에서 유형_A를 회귀모델 독립변수로 쓰지 않은 것과는 (매출액 ~ 광고비 + 유형_B + 유형_C) 다른 결인 것 같아서요!
