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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 책과 강의 구매후 공부중입니다. 책에 챕터3에 연습문제가 있는데요, 해당 문제는 강사님의 깃허브에서 파일이 있더라구요. 그리고 캐글에도 다른 연습문제가 있는거 같은데.. 두 곳에서 문제를 다 풀면 좋지만, 시간 여건상 하나만 선택해야 한다고 했을때, 어느 문제를 풀어보는게 좋을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예시문제 작업형 2를 풀다 생긴 질문인데요. train_test_split함수에 들어있는 random_state값이 바뀔때 마다 평가지표의 값이 눈에 띄게 달라지는데 정상인가요? 0일땐 800초반대, 1일땐 1100중반대가 나오는데, 이정도면 꽤나 차이가 나는게 아닌지요? +시험 현장에선 random_state 값을 두세개 넣어보는게 좋을까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님 말씀하신 아래 방법 외에 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test)는 안되는건가요? 이것도 원핫인코딩과 동일한데 확인부탁드립니다. # [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함) # df = pd.concat([train, test]) # df = pd.get_dummies(df) # # 다시 분리 # train = df.iloc[:len(train)] # test = df.iloc[len(train):] # print(train.shape, test.shape)
해결됨
[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 p-value 값을 구할때, 반올림하거나 정수를 구하라 이런말 없으면 그냥 카이제곱검정했을 때 나온 소숫점 자리수 전부 다 입력해야하나요? 하나라도 빠지면 틀리는걸까요? 자리수 명시가 명확하지않는경우도 있나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
10분 4초에서 합동분산추정량을 구할 때 자유도는 sum을 쓰시고 그 전 1번 문제에서 자유도를 구하실 때는 len으로 하셨는데, 차이가 있을까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1유형이랑 3유형에서 소문제가 여러 개 있을 때 답을 하나씩 옮겨적는다고 하면 문제 1-1 답안 적고 1-2 답 확인하러 코드로 넘어가면 1-1 답안 유지되나요 아니면 사라지나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
분류모델의 경우 평가값이 0.9언저리면 괜찮은것으로 알고 있는데 회귀모델의 경우 평가지표 값이 r2같은것 제외하고는 mae,rmse등은 낮은것이 좋은것으로 알고있습니다 근데 평균의 10%이하 정도 보통 좋은것으로 알고있는데 어떤값이 좋은지 어떻게 비교할수 있나요??
해결됨
실전! Django 입문 [최신 5.2 버전]
가상환경을 맞추는 작업(확인)을 하지 않으면 어떤 문제가 생기는지요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 수치형과 범주형데이터를 분리했다가 합치지 말고, 바로 원핫인코딩을 진행해서 해도 괜찮을까요? 또, max_depth도 꼭 필요한지, 어디서 적용해야하는지도 궁금합니다
미해결
제로베이스부터 배우는 웹개발의 개념과 바이브 코딩
안녕하세요! Portfolio 제작 강의를 따라하던 중, 지속적으로 CSS가 적용되지 않는 문제가 발생하여 문의드립니다. 화면 속 글자가 움직이는 걸로 보아 JS는 연동이 된 것 같은데 CSS가 문제가 있는 것 같아요. agent가 계속 해결을 못해서 문의 남깁니다.
해결됨
Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)
안녕하세요. 지금까지 알려주신 내용에서 Notion 통해 글을 추가/삭제했을 때, 그에 대한 반영이 이루어지기 위해 unstable_cache 적용 시 revalidate 옵션(단위: s(초))을 줘야 하는 것을 확인했습니다. (getPublishedPosts 구현부분에서 언급되지 않은부분이라 강의내용과 공식문서 토대로 동작 확인했습니다.) Notion이 아닌 실제 페이지에서 글쓰기를 했을 때는 revalidateTag 함수를 호출하여 캐시를 무효화시켰었습니다. 문제는 목록 가져올때도 매번 revalidateTag 함수를 사용하게 된다면 캐시 사용하는게 무의미해질거라 생각합니다. 즉시 반영을 위해서는 Webhook 연동이 필요해보이나, 생각보다 구현 난이도가 복잡해서 revalidate를 적절하게 주는게 좋을거라 생각했습니다. 그렇다면 효율적인 revalidate 값은 어느정도로 지정하는게 좋을까요?? TanStack Query ClientProvider에서 지정한 것처럼 1분 정도가 적절하려나요?? 그리고 실제 구현 이루어지는 프로그램(ex. 쇼핑몰)에 따라 기준이 달라질 것 같은데요. 이에 대한 강사님 의견 듣고싶습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 수강중 문의드립니다 전처리 파트 중 인코딩 부분에서, 인코딩 했을 때 칼럼수가 너무 많아질 경우 원핫 말고 라벨인코더를 사용하는데요 시험장 컴퓨팅 환경을 기준으로 컬럼이 몇개 오버될경우 라벨인코더를 사용하면 좋을지 에대해 기준점을 제시해주시면 감사하겠습니다.(현재 200개 언더로는 원핫 쓰고 그이상은 라벨인코더 쓰는 식으로 하고있습니다)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(test.isnull().sum()) y_train = train.pop('총구매액') # print(train.shape, test.shape) m = train['환불금액'].mean() train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(m) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(m) # 원핫, 라벨링인코더 # print( train.info ()) # print(train.shape, test.shape) #라벨인코더 # cols = ['주구매상품', '주구매지점'] # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # le = LabelEncoder() # for col in cols: # train[col] = le.fit _transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) #원핫 print(train.shape, test.shape) data = pd.concat([train,test], axis = 0) data_oh = pd.get_dummies(data) train = data_oh.iloc[:len(train)].copy() test = data_oh.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) # print(train.head()) #스플릿 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_var, y_tr, y_var = train_test_split(train, y_train, test_size = 0.15, random_state = 0) #랜포 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_var) import lightgbm as lgb lgbmr = lgb.LGBMRegressor(random_state=0) lgbmr.fit (X_tr, y_tr) pred1 = lgbmr.predict(X_var) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_var, pred1) print(rmse) #라벨 rf 716.2595627489613 #라벨 lgb 667.9290102574973 #원핫 rf - 762.9476701424611 #원핫 lgb - 652.1802049238468 #제출 pred = lgbmr.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv')) 저렇게 4개 비교해서 원핫 lgb로 제출했는데요 옳게 했는지 코드 점검 한번만 부탁드립니다 그리고 질문이 있는데요 실제 시험 들어가면 import pands as pd랑 트레인 테스트 저거 주나요? 외워야하나요? 저 화면 처럼 실제 시험도 저렇게 구성되어있나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train과 test 데이터 전처리 시, 두 데이터 모두에서 '총구매액' 과 '최대구매액'이 음수이길래 이상치인줄 알고 전처리에 고민을 좀 했습니다. 고민하다보니 전액 환불한 경우에는 논리적으로 음수가 맞더라고요. 그래서 별도의 이상치 처리는 안 했습니다. 다만, 제가 궁금한점은 실제 시험에서 이상치가 나왔을 때 대응 방법 (예를 들어, 이상치가 아닌 데이터만 살리는 등) 이 문제처럼 test데이터에서 이상치가 나올 가능성이 있는지와 대응방법 (test데이터의 행은 삭제해서는 안 되는 것으로 알고 있습니다.) 위 두가지가 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예측 단계에서 다음과 같은 오류가 발생했는데, 이유가 뭘까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
ValueError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key) 412 try: --> 413 return self._range.index(new_key) 414 except ValueError as err: ValueError: 3 is not in range The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 3 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key) 413 return self._range.index(new_key) 414 except ValueError as err: --> 415 raise KeyError(key) from err 416 if isinstance(key, Hashable): 417 raise KeyError(key) KeyError: 3 기출3회 작업형1 3번 문제를 풀 때, 맨 처음 데이터를 다시 실행시켜주지 않으면 동일한 코드라도 이런 오류가 뜹니다. 매번 처음 데이터를 실행해줘야하나요?
해결됨
[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 방법 2인 pivot table을 만든 이후에 기존 방법 1의 grouped['차이'] 항목을 만들어 처리하였는데요. 방법 2에서는 grouped라는 변수에 pivot table 결과를 안넣으셨는데, pivot table 결과가 어떻게 grouped에 들어간걸까요??
미해결
Airflow 마스터 클래스
airflow 3.* 를 기준으로 data_interval_start 나 data_interval_end 모두 같은 시간이 나와서 기존 gitHub 코드로 실습하니 기대했던 것과는 다른 log 결과가 반환 되었습니다. 이럴 경우 어떻게 코드를 수정해야 하는지 가르쳐주실 수 있을까요? ( 혹시 섹션 19에서 다루셨다면 미리 사과드립니다 .. )
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
대응표본검정 코딩할때, alternative='less'를 넣었는데 뮤d가 < 0 인 대립가설을 기준으로 잡으신 이유가 있을까요 ?? 귀무가설을 기준으로 뮤d >= 0 으로 잡으면 before가 after보다 크게 나와서 less로 안해도 된다는 의문점이 있습니다
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
두 그룹이 등분산이라고 문제에 나와있지 않은 것 같은데 미리 구한 것인지 궁금합니다. 감사합니다.
