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미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
yy3082@naver.com 추가로 질문드리고 싶은게 있는데 제가 파이썬으로 코딩테스트를 볼 생각인데 파이썬 입문편 만으로 코딩테스트 공부를 위한 기본 문법은 정리가 될까요?? 추가적으로 필요하다면 어느정도까지 들어야 하는지 알려주세요
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
최근에, 면접이 있어서 공부를 제대로 못했네요. 오늘부터 매일 매일 못했던 공부를 다시 해보려고 합니다. 문제: core_event를 'click_payment'라고 설정하고, Weekly Retention을 구하여라. 저는 click_payment 까지의 사용자 여정 별로 세그먼트를 나누려는 시도를 해보았습니다. 문제에 대한 고민사항은 길어지니, 최종적으로 나누었던 세그먼트를 먼저 소개해드리겠습니다. click_payment 까지의 여정은 크게 다음과 같이 구성할 수 있습니다. click_search(검색) -> click_payment click_banner(배너 클릭) -> click_payment click_food_category(음식 카테고리 클릭) -> click_payment click_restaurant_nearby( 내 위치 기반 주변 레스토랑) -> click_payment click_recommend_food(추천) -> click_payment 크게 다음과 같이 5개의 세그먼트로 나누어보고, 각 세그먼트 별로, Count를 해보았습니다. 이 때, click_login -> click_search -> .... -> click_payment -> click_search .... 이런 경우를 대비해서, 각 이벤트마다 제일 처음 이벤트가 발생한 시간 을 기준으로 구분하도록 하였습니다. 이제 각 퍼널별로 리텐션을 구해보겠습니다. WITH user_events AS ( SELECT user_pseudo_id, event_name, event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_timestamp, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_name ORDER BY event_timestamp) AS r_num FROM advanced.app_logs WHERE event_name IN ('click_search', 'click_banner', 'click_food_category', 'click_restaurant_nearby', 'click_recommend_food', 'click_payment') AND event_name NOT IN ('screen_view', 'click_login') ), FIRST_EVENTS AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT user_pseudo_id, event_date, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_search' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_search_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_payment_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_banner' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_banner_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_food_category' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_food_category_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_restaurant_nearby' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_restaurant_nearby_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_recommend_food' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_recommend_food_time FROM user_events ) ), FUNNEL_CLASSIFICATION AS ( SELECT DISTINCT *, CASE WHEN first_search_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_search_time < first_payment_time THEN 'click_search -> click_payment' WHEN first_banner_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_banner_time < first_payment_time THEN 'click_banner -> click_payment' WHEN first_food_category_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_food_category_time < first_payment_time THEN 'click_food_category -> click_payment' WHEN first_restaurant_nearby_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_restaurant_nearby_time < first_payment_time THEN 'click_restaurant_nearby -> click_payment' WHEN first_recommend_food_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_recommend_food_time < first_payment_time THEN 'click_recommend_food -> click_payment' ELSE 'Other' END AS funnel FROM FIRST_EVENTS WHERE first_payment_time IS NOT NULL ), PIVOTED_ANALYSIS AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_search -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_search_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_banner -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_banner_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_food_category -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_food_category_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_restaurant_nearby -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_restaurant_nearby_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_recommend_food -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_recommend_food_payment FROM FUNNEL_CLASSIFICATION GROUP BY diff_of_week ), INITIAL_USERS AS ( SELECT FIRST_VALUE(user_cnt_search_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_search_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_banner_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_banner_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_food_category_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_food_category_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_restaurant_nearby_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_restaurant_nearby_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_recommend_food_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_recommend_food_payment FROM PIVOTED_ANALYSIS LIMIT 1 ) SELECT pa.diff_of_week, pa.user_cnt_search_payment AS search_active_user, pa.user_cnt_banner_payment AS banner_active_user, pa.user_cnt_food_category_payment AS category_active_user, pa.user_cnt_restaurant_nearby_payment AS nearby_active_user, pa.user_cnt_recommend_food_payment AS recommend_active_user, iu.first_user_cnt_search_payment AS search_cohort_user, iu.first_user_cnt_banner_payment AS banner_cohort_user, iu.first_user_cnt_food_category_payment AS category_cohort_user, iu.first_user_cnt_restaurant_nearby_payment AS nearby_cohort_user, iu.first_user_cnt_recommend_food_payment AS recommend_cohort_user, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_search_payment, iu.first_user_cnt_search_payment), 3) AS retention_week_rate_search_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_banner_payment, iu.first_user_cnt_banner_payment), 3) AS retention_week_rate_banner_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_food_category_payment, iu.first_user_cnt_food_category_payment), 3) AS retention_week_rate_food_category_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_restaurant_nearby_payment, iu.first_user_cnt_restaurant_nearby_payment), 3) AS retention_week_rate_restaurant_nearby_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_recommend_food_payment, iu.first_user_cnt_recommend_food_payment), 3) AS retention_week_rate_recommend_food_payment FROM PIVOTED_ANALYSIS pa, INITIAL_USERS iu ORDER BY pa.diff_of_week; 1000자 이내로 작성해야 게시글 하나를 쓸 수 있음.. screen_view -> screen_view -> click_login의 경우, 사용자가 로그인을 하지 않고, 앱이 잠시 백그라운드 상에 동작중인 상태에서, 다시 앱을 켰을 때, screen_view 로그가 찍히는 것을 확인했습니다. 현재 집중해야 할 부분은 사용자가 상품을 들여다보는 시간이나, item을 찾을 때, UI/UX 적으로 개선할 부분이 있는지 찾기보다, click_payment를 하기까지의 주요 이벤트 여정을 세그먼트로 분류하는 작업을 하고 있기 때문에, screen_view 이벤트는 제외해야겠다는 생각을 했습니다. 또한, screen_view -> click_login -> screen_view -> screen_view -> click_login 처럼, 이전 이벤트와 현재 이벤트가 같은 경우를 제외한 다른 경우만을 필터링해서, 굵직한 이벤트만을 필터링해보자! 라는 생각을 가졌었습니다. --- 1000자 이내로 작성해야 글이 올ㅠ 퍼널의 수가 열 몇개로 나오지 않을까? 하는 예상과 다르게 총 433개의 단계가 나왔습니다. click_login -> click_food_category -> click_restaurant -> click_food -> click_cart -> view_recommend_extra_food -> click_payment 와 같이 click_login ----- > click_payment까지의 여정의 가짓수가 너무 많아, 단계를 단순화할 필요성이 있어보였습니다. 그래서, 위의 결과와 같이 총 5개로 퍼널을 나누었습니다.
해결됨
Azure Native로 나만의 GPT 만들기
안녕하세요 저는 업무 상 필요에 의해 AI 활용 관련해서 이런저런 테스트를 해 보고 있는 중입니다. 개발자가 아니여서 직접적으로 개발을 수행하기에는 어려움이 있습니다. 현재 사내 가이드라인 문서들 (PDF)을 ChatGPT4o에 업로드하여 이해 시킨 후 개인 업무 진행 후 그 결과물들이 가이드라인을 얼마나 준수하는지에 대한 준수율 체크를 해 점수화 해 주는 사내 전용 AI를 도입해 보려고 강의를 듣고 있습니다만 어렵네요 ChatGPT에 pdf 파일을 올려 테스트를 해 보니 상당 수준의 검출 가능성이 있겠다는걸 확인 했습니다만 그 과정을 통해 ChatGPT가 저희 가이드라인을 학습해 다른데 활용이 될 수도 있다는 우려가 있습니다 그래서 덩치가 크고 무거운 LLM 말고 SLM을 이용하여 한정된 분야에만 전문화되고 사내 전용으로 보안도 확보한 상태에서 개발할 수 있는 방법에 대해 문의 드리고 싶은데요 개인 이메일로 연락 부탁드리겠습니다 tk.lee@lge.com 감사합니다
해결됨
[풀스택 완성] Supabase로 웹사이트 3개 클론하기 (Next.js 14)
혹시 Next.js에서 Link태그와 useRouter를 제공하고 있는데 서로 차이점이 있을까요?? 이미지나 버튼이 있으면 거기에 onClick 달고 라우터 쓰고 있긴한데 이미지나 버튼에 링크를 감싸버리면 뭔가 이상할 것 같아서 어떤식으로 쓰면 좋을까요 <Link href="/" ><Image ... /></Link> <Image ... onClick={()=>router.push("/")} />
해결됨
문과생도, 비전공자도, 누구나 배울 수 있는 파이썬(Python)!
3 * 0.1을 계산하면, 0.3이 나오지 않습니다. 0.3이 나오게 하려면 어떻게 하나요?
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
response = requests.get('https://kor.lottedfs.com/kr/product/productDetail?prdNo=20000731813&prdOptNo=20000908364&dispShopNo1=10031760&dispShopNo2=10031840&dispShopNo3=10032224') html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') response.text 이와 같이 들어가면 캡챠화면이 뜨는데 셀레니움으로 작접들어가는거 말고는 방법이 없을까요?
해결됨
파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석
선생님.. 이렇게 떠서 연필모양 클릭이 안되요 ㅠㅠ..뭐가 문제일까요
해결됨
파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석
승인된 LowPriorityCores 할당량을 초과하므로 작업을 완료할 수 없습니다. 추가 세부 정보 - 배포 모델: Resource Manager, 위치: KoreaCentral, 현재 제한: 3, 현재 사용량: 0, 추가 필요: 16, (최소) 새 제한 필요: 16. 할당량이 임계값에 도달할 때 경고를 설정합니다. https://aka.ms/quotamonitoringalerting에서 자세히 알아보세요. 배포가 성공할 수 있도록 '세부 정보' 섹션에 나열된 매개 변수를 지정하여 https://aka.ms/ProdportalCRP/#blade/Microsoft_Azure_Capacity 이게.. 저도 클라우딩 컴퓨터가 처음이라 익숙하지가 않는데 ㅠ 이렇게 오류가 뜹니다.. 계정이 유료?로 전환되었는지도 모르겠고요 ㅠㅠ 일단 앞의 강의 에서 spot이게 검색해도 아무것도 뜨지 않아서 지금 강의 부터 진행 하는데 역시 안되네요 ㅠㅠ 뭐가 문제일까요
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
!SEEN Seen처리를 한다는게 계속돌려봐도 이해가 안가네요.. 거꾸로문자열 출력하는것도 이해가 안갑니다.
해결됨
[풀스택 완성] Supabase로 웹사이트 3개 클론하기 (Next.js 14)
안녕하세요, Drag & Drop 강의 도중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. File Upload 처리 같은 경우는, SupaBase가 아니어도, 보통은 이러한 방식으로 File 객체를 전달하는 것이 맞을까요?? 어떤 방법이 조금 더 일반적인지 궁금합니다!
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
안녕하세요 유튜브 24년 2회 기출 해설 C언어 구조체 (25분) 에서 암만 봐도 b가 n1이고 20 인지 이해가 안됩니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
안녕하세요, 강사님 int 형 사이즈 계산이 잘못된 것 같습니다. int 형은 4byte 임으로 4씩 차이가 발생하지 않나요?? "" int 배열 메모리 주소: 0x7ffd3f1f9e28 0x7ffd3f1f9e2c 0x7ffd3f1f9e30 '이게 뭔소리인가..' 싶지만 그냥 숫자마다 오른쪽 끝만 보시면, 연속된다는 것을 알 수 있습니다. 다만, int는 2씩 차이가 나고 char는 1씩 차이가 납니다. """"
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
상속에서는 부모클래스에 없는 속성을 추가할 수 있는데, 업캐스팅을 할 경우엔, 부모클래스에 없는 함수를 사용하면 안되는 거 맞을까요? 그렇다면 추상화, 인터페이스도 부모클래스에 없는 함수를 사용하면 안되는 거 맞을까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
32분에 있는 2022년 2회 (변형) 문제입니다. 혹시 여기서 서브쿼리를 사용하지 않고 단순하게 WHERE 절에 단가 < AVG(단가) 라고만 해도 되는지 여쭤보고 싶습니다!!
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
29:19 에서 문제에서는 코드에서 반드시 첫번째부터 4번째 시행까지 값이 변해야 된다는 조건이 없는데 왜 답이 <인가요?>이어도 문법적으로는 오류가 없는 거 아닌가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd df = pd.read_csv("student_assessment.csv") df = df.dropna(subset='score') df = df.sort_values('id_assessment', ascending=False) cond = df['id_assessment'] == 133 df = df[cond] df_1 = df.copy() cols = list(df.columns[df.dtypes != object]) cols from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss = StandardScaler() df_1[cols] = ss.fit_transform(df_1[cols]) df['score_ss'] = df_1['score'] df = df.sort_values('score_ss', ascending=False)['score_ss'] print(round(df.max(), 3)) 이렇게 풀면, 답이 '1.462'로 다른 값이 나오는데, 왜 이렇게 되는 걸까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
C언어에서는 +=, -=, /=와 같이 산술연산자와 대입연산자가 합쳐있는 형태가 쓰입니다. (이런 형태는 파이썬에서는 동작하지 않습니다.) 여기에서 Python도 형태가 똑같지 않나요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
좋은 강의 감사하지만, 이론문제학습하기 요약본 말고도 각 1분미만강의 글로된거 다 파일로 올려주시면 안될까요? 아이패드로 봐야하는데, 웹 링크로만 올려주시면 공부하기 불편합니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
C언어 기출문제의 변형 강좌의 13분 53초이고 문제 4번입니다. 여기서 예로 숫자를 65를 넣은 상황이고 while문을 통해 반복하고 있었고, 2번째 루프로 들어가서 rd는 6이 나오는 것 까지는 이해가 갑니다. 근데 왜 rv를 구하는 과정에서 rd를 더하면 55가 되는지 알고 싶습니다. rd는 6이므로 더하고 나면 56이 되어야 하는거 아닌가 싶습니다!
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
일단 도부이결다조는 외웠는데 1회차 기출엔 테이블 주고 그게 어떤 정규화인지 맞추는 문제가 있던데 도부이결다조로는 테이블을 판단하기 어려워서요
