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해결됨
장래쌤과 함께하는 쉽고 재미있는 SQL 이야기
안녕하세요 질문 드립니다! A 1 2 3 null 5 null null null 7 이렇게 A라는 항목에 한해서 9개의 컬럼이 있는데 중간 중간 null 값이 있는 경우 이전 값들 중 최근 값을 가져오게끔 하는 방법이 있을까요? 위 예시로, 빨간색 null 값은 3이 나와야되고 7 전의 null 값 3개에 대해서는 5, 5, 5 이렇게 나오게끔 하고싶습니다
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
안녕하세요, 문제를 푸는 도중에 갑자기 궁금증이 생겨 질문 드립니다. 4779 재귀문제를 푸는데, 예제 출력을 분석하지 않은? 상태에서 문제만 가지고 직관적으로 문제를 해결하려 했습니다. 먼저 선을 만들고, 선을 3으로 나누면서 몫이 0이 되면 선을 리턴하고, 그렇지 않으면 계속 나누는 방법을 생각했습니다. def cantor(n): line = '-' * (3 ** n) def divide(part): if len(part) == 1: return part N = len(part) // 3 return divide(part[:N]) + ' ' * N + divide(part[-N:]) return divide(line) n = int(input()) result = cantor(n) print(result) 강의에서는 예제 출력을 보고 케이스마다 공백이 있는 것을 확인하여 공백에 3^(k-1)을 넣어줘서 푸셨는데, func() + 공백 + func() 형식으로 recursive case를 푸는 방법은 전혀 생각이 안났습니다. 경험이 많이 없어서 강의대로 푸는 방법이나 스킬을 익혀야 하는지, 아니면 직관적으로 푸는게 좋은지 궁금합니다. 직관적으로 푸는게 나쁜건 아닌데 강의대로 푸는게 더 구현이 편한 것 같기도 해서 질문드려요. 좋은 강의 감사드립니다 🙂
해결됨
장래쌤과 함께하는 쉽고 재미있는 SQL 이야기
선생님 안녕하세요 쿼리로 누적 백분위 구하려고하는데 질문드립니다 A 10 B 20 C 30 D 40 E 50 Sum: 150 이렇게 있을때 상위 10%, 20%, 30% .. 등등에 속하는 개수는 몇개인지 구하려하는데요 예를 들어 150의 10%인 15를 만족하는 갯수는 전체 중 1개( A = 10) 20%인 30 을 만족하는 갯수는 전체 중 2개 (A와 B) 전체 중 100%는 5개 (A, B, C, D, E) 이런식으로 누적 백분위를 구하고싶은데 이렇게도 가능할까요? 그럼 A+B 값이 10% 에 드는지 20%에 드는지 A+B+C 값은 몇프로에 드는지 각각 case when을 써서 비교해보려고했는데 누적 합산을 A+B, A+B+C 이렇게 끊어서 비교하는 방법을 모르겠습니다
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
Weekly Retention은 diff_of_week 을 활용하여, 시간의 경과에 따른 리텐션 변화를 구합니다. 따라서, 제가 생각했을 때, Weekly Retention을 구하는 쿼리에서는 다음과 같은 가정을 하고 진행한 것이 아닐까? 라는 생각이 들었습니다. 주차별로(시간에 따라) 활동 중인 사용자 수는 달라질 것이다. user_type에 따라 활동 중인 사용자 수는 차이가 있을 것이다. 2.의 경우는 만약의 신규/복귀... 유저를 구분한다면, 해당 가설을 기반으로, Weekly Retention을 구하는 행위를 한 것이 아닐까? 라는 생각이 들었습니다. (추가 궁금증) Retention에 영향을 주는 인자를 분석하는 경우도 있을까요? (실무에서) 저는 Retention을 분석하기 전에, Retention과 관련이 높은 것이 무엇일지, 가설을 세우고 검정을 해보았습니다. 가설 : 방문일수는 Retention에 높은 상관관계를 가진다. 데이터 범위: 2022-08-01 ~ 2022-11-01 D7_retention : (bool) 사용자의 첫번째 이벤트 시점 ~ 7일 이후에도 활동을 하면, 1 아니면 0 D30_retention : (bool) 사용자의 첫번째 이벤트 시점 ~ 30일 이후에도 활동을 하면, 1아니면 0 import os from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account import pandas as pd import statsmodels.api as sm from scipy.stats import pointbiserialr import numpy as np os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = './service_account.json' key_path = './service_account.json' credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file( key_path, scopes = ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"], ) client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=credentials.project_id, location="US") query = """ WITH user_visits AS ( SELECT user_pseudo_id, COUNT(DISTINCT event_date) AS visit_days FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-01' GROUP BY user_pseudo_id ), retention_data AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_date) AS first_event_date, MAX(event_date) AS last_event_date, CASE WHEN MAX(event_date) >= DATE_ADD(MIN(event_date), INTERVAL 7 DAY) THEN 1 ELSE 0 END AS D7_retention, CASE WHEN MAX(event_date) >= DATE_ADD(MIN(event_date), INTERVAL 30 DAY) THEN 1 ELSE 0 END AS D30_retention FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-01' GROUP BY user_pseudo_id ), combined_data AS ( SELECT v.user_pseudo_id, v.visit_days, r.D7_retention, r.D30_retention FROM user_visits v JOIN retention_data r ON v.user_pseudo_id = r.user_pseudo_id ) SELECT * FROM combined_data; """ df = client.query(query).to_dataframe() df['visit_days'] = pd.to_numeric(df['visit_days'], errors='coerce').astype(np.float64) df['D7_retention'] = pd.to_numeric(df['D7_retention'], errors='coerce').astype(np.float64) df['D30_retention'] = pd.to_numeric(df['D30_retention'], errors='coerce').astype(np.float64) # 결측치가 있는지 확인하고 제거 df = df.dropna(subset=['visit_days', 'D7_retention', 'D30_retention']) # 상수항 추가 X = sm.add_constant(df[['visit_days']]) # D7_retention에 대한 로지스틱 회귀 모델 적합 y_D7 = df['D7_retention'] logit_model_D7 = sm.Logit(y_D7, X).fit() print(logit_model_D7.summary()) # D30_retention에 대한 로지스틱 회귀 모델 적합 y_D30 = df['D30_retention'] logit_model_D30 = sm.Logit(y_D30, X).fit() print(logit_model_D30.summary()) visit_days_range = np.linspace(df['visit_days'].min(), df['visit_days'].max(), 100) prob_D7 = logit_model_D7.predict(sm.add_constant(visit_days_range)) prob_D30 = logit_model_D30.predict(sm.add_constant(visit_days_range)) plt.plot(visit_days_range, prob_D7, label='D7 Retention Probability') plt.plot(visit_days_range, prob_D30, label='D30 Retention Probability', linestyle='--') plt.xlabel('Visit Days') plt.ylabel('Retention Probability') plt.title('Retention Probability vs Visit Days') plt.legend() plt.show() 따라서, 방문일수는 Retention과 상관성을 보인다. 가설2. 방문일 수는 user_type에 따라 각기 다른 상관성을 보일 것이다. 결론: user_type은 new_user, current_user는 통계적으로 유의하며, 높은 상관성을 가지나, 휴면 유저, 복귀 유저는 통계적으로 유의미하지 않으며, 낮은 상관성을 띈다. 이렇게 결론을 내놓는 방식이, 적합한 방식인지 궁금합니다.
해결됨
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
안녕하세요 일코님 더위에 건강 잘 챙기시기 바랍니다. 일코님께서 제공해주신 코드인데,, 어제까지는 잘 작동하는데 오늘 다시 실행해보니 >>> hwp = Hwp().hwp >>> hwp.MoveToField("3") True >>> hwp.TableCellBlock() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Users\samsung-user\anaconda3\Lib\site-packages\win32com\client\__init__.py", line 580, in __getattr__ raise AttributeError( AttributeError: '<win32com.gen_py.HwpObject 1.0 Type Library.IHwpObject instance at 0x1750723382032>' object has no attribute 'TableCellBlock' hwp.TableCellBlock() 코드가 작동하지를 않네요 ㅠㅠ 왜이런 걸까요? hwp.TableCellBlock() hwp.TableCellBlockExtend() hwp.TableColEnd() hwp.MoveToField("3") 까지는 올바르게 작동을 하는데,, 위의 테이블 관련 코드가 다 작동하지 않네요. 감사합니다 ^^
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
안녕하세요. '크롤링을 위한 지식: Open API 쉽게 사용하는 방법' 강의를 듣고 질문 드립니다. 아래사 진처럼 웹주소 기입하고 헤더의 키와 밸류에 각각 클라이언트 아이디랑 비밀번호 기입했는데 다음과 같은 오류 메세지가 떴습니다. Q데이터를 가져오는데 뭐가문제일까요>
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
안녕하세요. 강의자료 부탁드립니다! sukim13062@naver.com
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 마지막 2차원 ndarray 인덱싱 자료화면(11분 경)에서 마지막 6번째 인덱싱 결과가 1차원이라고 하셨는데 Index 1이 1개, index 0이 2개인 (2,1) 의 2차원으로 봐야 하는 것 아닌지 질문 드립니다
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
n,k = map(int, input().split()) data = list(map(int, input().split())) m = int(input()) cnt = 0 def dfs(l,s,c): global cnt if l == n: if c == k: if s % m == 0: cnt += 1 return dfs(l+1,s+data[l],c+1) dfs(l + 1, s, c) dfs(0,0,0) print(cnt) 이렇게 풀어도 되나요?
미해결
Azure Native로 나만의 GPT 만들기
Azure Function Deploy가 실패하는데 원인을 모르겠습니다. ㅠ.ㅠ 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting watchfiles>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached watchfiles-0.22.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting python-dotenv>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting uvloop!=0.15.0,!=0.15.1,>=0.14.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached uvloop-0.19.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.5 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting websockets>=10.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached websockets-12.0-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (130 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyyaml>=5.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyYAML-6.0.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (757 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting isodate>=0.6.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached isodate-0.6.1-py2.py3-none-any.whl (41 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyjwt>=2.6.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyJWT-2.8.0-py3-none-any.whl (22 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting azure-core>=1.24.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached azure_core-1.30.2-py3-none-any.whl (194 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting aiosignal>=1.1.2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl (7.6 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting attrs>=17.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached attrs-23.2.0-py3-none-any.whl (60 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting multidict<7.0,>=4.5 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached multidict-6.0.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (128 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting yarl<2.0,>=1.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached yarl-1.9.4-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (328 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting frozenlist>=1.1.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached frozenlist-1.4.1-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (272 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting requests>=2.21.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting six>=1.11.0 2:32:09 PM 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httpcore==1.* 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached httpcore-1.0.5-py3-none-any.whl (77 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting sniffio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached sniffio-1.3.1-py3-none-any.whl (10 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting MarkupSafe>=2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached MarkupSafe-2.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (28 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting pydantic-core==2.20.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached pydantic_core-2.20.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.1 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting annotated-types>=0.4.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached annotated_types-0.7.0-py3-none-any.whl (13 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting urllib3<3,>=1.21.1 2:32:09 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cached markdown_it_py-3.0.0-py3-none-any.whl (87 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting mdurl~=0.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached mdurl-0.1.2-py3-none-any.whl (10.0 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Installing collected packages: mdurl, sniffio, pygments, markdown-it-py, idna, urllib3, typing-extensions, shellingham, rich, h11, click, charset-normalizer, certifi, anyio, websockets, watchfiles, uvloop, uvicorn, typer, six, requests, pyyaml, python-dotenv, pydantic-core, multidict, MarkupSafe, httptools, httpcore, frozenlist, dnspython, annotated-types, yarl, starlette, python-multipart, pyjwt, pydantic, jinja2, isodate, httpx, fastapi-cli, email-validator, azure-core, attrs, aiosignal, fastapi, azure-messaging-webpubsubservice, azure-functions, aiohttp 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:09+0000] Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 aiohttp-3.9.5 aiosignal-1.3.1 annotated-types-0.7.0 anyio-4.4.0 attrs-23.2.0 azure-core-1.30.2 azure-functions-1.20.0 azure-messaging-webpubsubservice-1.1.0 certifi-2024.7.4 charset-normalizer-3.3.2 click-8.1.7 dnspython-2.6.1 email-validator-2.2.0 fastapi-0.111.1 fastapi-cli-0.0.4 frozenlist-1.4.1 h11-0.14.0 httpcore-1.0.5 httptools-0.6.1 httpx-0.27.0 idna-3.7 isodate-0.6.1 jinja2-3.1.4 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 multidict-6.0.5 pydantic-2.8.2 pydantic-core-2.20.1 pygments-2.18.0 pyjwt-2.8.0 python-dotenv-1.0.1 python-multipart-0.0.9 pyyaml-6.0.1 requests-2.32.3 rich-13.7.1 shellingham-1.5.4 six-1.16.0 sniffio-1.3.1 starlette-0.37.2 typer-0.12.3 typing-extensions-4.12.2 urllib3-2.2.2 uvicorn-0.30.3 uvloop-0.19.0 watchfiles-0.22.0 websockets-12.0 yarl-1.9.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: You should consider upgrading via the '/tmp/oryx/platforms/python/3.11.8/bin/python3.11 -m pip install --upgrade pip' command. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Not a vso image, so not writing build commands 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Preparing output... 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying files to destination directory '/home/site/wwwroot'... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 1 sec(s). 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Removing existing manifest file 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating a manifest file... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Manifest file created. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying .ostype to manifest output directory. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 14 sec(s). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Running post deployment command(s)... 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Generating summary of Oryx build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment Log file does not exist in /tmp/oryx-build.log 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: The logfile at /tmp/oryx-build.log is empty. Unable to fetch the summary of build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Triggering recycle (preview mode disabled). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Linux Consumption plan has a 1.5 GB memory limit on a remote build container. 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: To check our service limit, please visit https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-scale#service-limits 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Writing the artifacts to a squashfs file 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Parallel mksquashfs: Using 1 processor 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating 4.0 filesystem on /home/site/artifacts/functionappartifact.squashfs, block size 131072. 2:32:27 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment failed.
미해결
초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문
안녕하세요 카일스쿨님! 총 정리 문제 2번의 쿼리 결과를 보고 문뜩 궁금증이 생겨 질문 남깁니다. 이렇게 쿼리를 짜서 카일스쿨님이 문제 풀이해주신 것처럼 같은 결과가 나왔습니다. 다만, 현재 GROUP BY가 타입1과 한글 이름 두 가지로 기준을 잡고 있어서 저는 타입 1을 기준으로 가장 많은 포켓몬 수가 나올지, 아니면 한글이름 기준으로 가장 많은 포켓몬 수가 나올지 궁금해 했었는데, 한글 이름 기준으로 가장 많은 포켓몬 수가 나오더라구요! 이러한 경우에는 왜 타입1과 한글 이름 두 가지가 다 기준으로 잡혀있는데, 타입1 기준이 아니라 한글 이름 기준으로 가장 많은 포켓몬 수가 출력되는 걸까요? 참고로 타입 1 기준으로 가장 많은 포켓몬 수를 구해봤더니 1순위는 Water로 나왔습니다.
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
먼 곳을 먼저가게 되면 돌아오는 만큼의 거리를 손해보게 되는데 가장 먼 곳을 나중에 가는 게 이득이 아닌가해서 질문을 남겨봅니다.
해결됨
초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문
카일님, 안녕하세요! LEFT JOIN 기준이 헷갈려 이에 대한 질문 드립니다. LEFT JOIN 시 테이블의 데이터가 더 많은 테이블을 제일 왼쪽으로 두면 된다고 이해하면 될까요? 또한, 예외도 있다고 하셨는데, 어떤 경우인지도 알 수 있을까요? 마지막으로 LEFT말고 다른 JOIN할 때도 테이블의 데이터가 더 많은 테이블을 기준으로 잡아도 괜찮나요? 감사합니다!
해결됨
초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문
pdf파일 158페이지, 159페이지에 있는 where과 having 쿼리 예시문을 보다가 궁금한 게 생겨서요. where 쿼리문 : select 컬럼 1, 컬럼2라고 돼 있는데 group by 컬럼1, 컬럼2 라고 하지 않아도 실행이 가능한가요? having 쿼리문 : group by하는(그룹화 기준) 컬럼과 count 컬럼이 같을 수도 있나요? count (컬럼3)이어야 하지 않는지 궁금합니다!
미해결
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
섹션 4 부분 마지막 강의인 인코딩 이해하고 적용하기 라는 강의의 14분 50초에 나오는 pd.getdummies()에 관한 질문이 있습니다. 강의 내용대로 실행을 시켜보니 df_onehot.head()의 내용이 True/False의 형태로 나오는 것을 확인했습니다. 서칭 후 pd.get_dummies(df_label, columns=onehot_cols, dtype = int) 처럼 dtype을 int형태로 바꾸어주니 강사님이 보여주신 화면대로 나오는 것을 확인했습니다. 이것 역시 버전차이로 인한 기능 변화라고 이해하면 되나요?
해결됨
SW 개발자를 위한 성능 좋은 SQL 쿼리 작성법
13:57 쯤에 나오는 쿼리 실행 화면이 강사님 화면과 좀 다른데 특별한 이유가 있을까요? 차이점 LEFT / RIGHT JOIN SORT
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
이방식은 예시는 잘 돌아가는데 추후 시간초과같은걸로 컷 엣지를 하지못해 틀린 답일까요? n = int(input()) data = list(map(int, input().split())) ch = [0]*n def dfs(num): if num == n: choose = 0 unchoose = 0 for i in range(n): if ch[i] == 1: choose += data[i] else: unchoose += data[i] if choose == unchoose: print("YES") exit() return ch[num] = 1 dfs(num+1) ch[num] = 0 dfs(num+1) dfs(0) print("NO")
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
