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캐글 타이타닉 문제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

캐글 타이타닉 문제에서 검증 데이터 분리 작업을 안해도 되는건가요? 수업 영상 작업형2 모의고사는 전부 검증 데이터 분리 작업을 해주셨던데, 안해도 무방한건지 궁금합니다.

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wsyang 댓글 2 좋아요 0 조회수 100

[1-9. 퍼널 SQL 쿼리 작성하기] 집계데이터 pivot쿼리

해결됨

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

안녕하세요 카일스쿨님:) 강의 마지막에 선택과제(?)로 주신 집계데이터 pivot쿼리 작성해봤습니다. 쿼리를 작성하면서, 지금은 피봇할 컬럼이 많지 않아서 하나하나 피봇해주는 것으로 진행했는데 이게 최선일지가 의문이 들어서요, 피봇하는 컬럼 조건이 다를 뿐 과정은 동일해서 공통으로 적용할 수 있는 방법이 있을 것 같은데 제가 잘못 이해하고 있는 것인지, 아니면 피봇을 항상 이런식으로 진행해야 하는 것인지도 같이 질문드립니다. 감사합니다:) with base as ( select event_date ,event_timestamp ,event_name ,user_id ,user_pseudo_id ,max(if(param.key = 'firebase_screen',param.value.string_value,null)) as `firebase_screen` ,max(if(param.key = 'food_id',param.value.int_value,null)) as `food_id` ,max(if(param.key = 'session_id',param.value.string_value,null)) as `session_id` from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where 1=1 and event_name in ('screen_view','click_payment') and event_date >= '2022-08-01' and event_date <= '2022-08-18' group by all order by 1 ) , before_pivot as ( select event_date ,concat(event_name,'-',firebase_screen) as `event_name_with_screen` ,case when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'welcome' then 1 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'home' then 2 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'food_category' then 3 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'restaurant' then 4 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'cart' then 5 when event_name = 'click_payment' and firebase_screen = 'cart' then 6 end as `step_number` ,count(*) as cnt from base where 1=1 group by 1,2,3 having step_number is not null ) select event_date ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-welcome',cnt,null)) as `screen_view-welcome` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-home',cnt,null)) as `screen_view-home` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-food_category',cnt,null)) as `screen_view-food_category` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant',cnt,null)) as `screen_view-restaurant` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-cart',cnt,null)) as `screen_view-cart` ,max(if (event_name_with_screen = 'click_payment-cart',cnt,null)) as `click_payment-cart` from before_pivot group by all order by 1

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뿌뿌 댓글 2 좋아요 0 조회수 222

dir/__all__ 활용관련

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. dir 이나 __all 관련해서,,, print(sklearn.__all__) 은 알겠는데요. 그 다음,,, from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 여기서,, randaomforestclassifier 이게 생각이 나지 않을때 이걸 찾을 수 있는 방법은 없는지요?

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kccjjang 댓글 2 좋아요 0 조회수 218

2503 문제 제한 조건 질문!

해결됨

2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)

두 번째, 세 번째 자리수의 0이면 안된다는 제한 사항은 없지 않나요? 이렇게 탐색하면 틀렸다고 나와서 질문드립니다! for a in range(1, 10): for b in range(10): for c in range(10):

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장경찬 댓글 2 좋아요 1 조회수 275

상황별 가설검정 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요, 작업형3을 공부하던 중 궁금한 점이 생겨 문의드립니다. 어떤 상황에서 T검정, 카이제곱 검정, 회귀분석, 분산분석(ANOVA)를 수행하는건지 명확히 분류가 잘 안 되는데 위와 같이 T검정, 카이제곱 검정, 회귀분석, 분산분석 중 어떤 것을 수행할지는 문제에서 주어지는 사항일까요? 감사합니다!

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juhyun991002 댓글 2 좋아요 0 조회수 79

test파일 예측에서 자꾸 에러가 발생합니다.

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train = pd.read_csv('/kaggle/input/working8-2/churn_train.csv') test = pd.read_csv('/kaggle/input/working8-2/churn_test.csv') target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022) from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=2022, max_depth=7, n_estimators=600) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) answer = rf.predict(test) rf.predict(X_val)까지는 잘 예측이 되어, 866.4986350062683의 값을 얻었습니다. 그리하여 마지막으로 본 test파일을 예측하여 제출하려고 하는데, 계속해서 오류가 발생하네요 ㅠㅠㅠ 아래는 에러 코드입니다. ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[97], line 14 12 rf.fit(X_tr,y_tr) 13 pred = rf.predict(X_val) ---> 14 answer = rf.predict(test) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:981, in ForestRegressor.predict(self, X) 979 check_is_fitted(self) 980 # Check data --> 981 X = self._validate_X_predict(X) 983 # Assign chunk of trees to jobs 984 n_jobs, _, _ = _partition_estimators(self.n_estimators, self.n_jobs) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:602, in BaseForest._validate_X_predict(self, X) 599 """ 600 Validate X whenever one tries to predict, apply, predict_proba.""" 601 check_is_fitted(self) --> 602 X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", reset=False) 603 if issparse(X) and (X.indices.dtype != np.intc or X.indptr.dtype != np.intc): 604 raise ValueError("No support for np.int64 index based sparse matrices") File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:548, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 483 def _validate_data( 484 self, 485 X="no_validation", (...) 489 **check_params, 490 ): 491 """Validate input data and set or check the `n_features_in_` attribute. 492 493 Parameters (...) 546 validated. 547 """ --> 548 self._check_feature_names(X, reset=reset) 550 if y is None and self._get_tags()["requires_y"]: 551 raise ValueError( 552 f"This {self.__class__.__name__} estimator " 553 "requires y to be passed, but the target y is None." 554 ) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:481, in BaseEstimator._check_feature_names(self, X, reset) 476 if not missing_names and not unexpected_names: 477 message += ( 478 "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 479 ) --> 481 raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - customerID_CUST0001 - customerID_CUST0002 - customerID_CUST0006 - customerID_CUST0007 - customerID_CUST0008 - ... Feature names seen at fit time, yet now missing: - customerID_CUST0000 - customerID_CUST0003 - customerID_CUST0004 - customerID_CUST0005 - customerID_CUST0009 - ...

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ehddls91 댓글 2 좋아요 0 조회수 168

배포 파일 작성방법 문의

해결됨

직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피

현재 엑셀에서 값을 가져와서 필드값으로 입력하는 것으로 배포파일을 만들어 부서에 테스트 해보려고 하는데요, 혹시 배포파일을 만드는 방법도 강의 커리큘럼에 있을까요? 알려주시면 바로 수강하고자 합니다

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김성락 댓글 1 좋아요 1 조회수 234

4번 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

문제 4번 질문드립니다. cols = df.select_dtypes(exclude='object').columns df = df[cols] 왜 이건되고 cond1 = df.select_dtypes(include='object').columns df= df[~cond1] 왜이건 안되나요?

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김호범 댓글 2 좋아요 0 조회수 88

촌수계산(백준 2644) 질문

해결됨

[파이썬/Python] 문과생도 이해하는 DFS 알고리즘! - 입문편

영상 2:53 왜 연결된 노드중에 가장 작은 노드부터 방문해야 하나요??

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Al Al 댓글 2 좋아요 1 조회수 233

작업형1 모의문제 3번

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

>> views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 총 합을 정수형으로 출력하시오<< 이 문제를 풀이할 때, 강사님이 말씀해주신 것처럼 문제를 풀었는데 답 밑에 이런 문구들이 표기됩니다. 133 <ipython-input-34-9be3d2c84afd>:11: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('silver',1).replace('gold',2).replace('vip',3) 이렇게 표기되어도 정답 인정은 되는 것인지 궁금합니다.

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권다빈 댓글 2 좋아요 0 조회수 120

종속,독립의 구분

미해결

[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 안녕하세요! 열심히 한강의씩 듣고있는 수강생입니다. 항상 너무 자세히 설명도 너무 잘 해주셔서 감사합니다. 일원분산분석 수강중 melt를 진행하고 이렇게 나온것까지는 이해가 됐습니다! 혹시 분산분석테이블에서 ols를 할 때 종속, 독립을 넣어야하는데 어떻게 구분해야할지가 문득 궁금해져서 질문을 남기게 되었습니다..! 보통은 맨 우측에있는 부분을 종속변수로 알면 될까요?

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루루 댓글 2 좋아요 0 조회수 133

파이썬기초2 문자열변경 - 여러단어 변경 관련 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

#text= text.replace("파이썬", "머신러닝").replace("분석기사", "분석을 위한") 에서 여러단어 변경 시 유의사항으로 앞에서 부터 실행돼서 파이썬부터 머신러닝으로 바꿔야 한다고 말씀하셨는데 앞에서 부터 실행되면 분석기사부터 바꿔야되는 거 아닌가요? 왜냐면 text = 빅데이터 분석기사 파이썬 공부 순이라서. 앞에서 부터 실행된다는게 분석기사부터 바뀌는게 아닌가 하는 생각이 들어서 여쭤봅니다. #text= text.replace("분석기사", "분석을 위한").replace("파이썬", "머신러닝") 으로 바꿔서 실행해보니 '빅데이터 분석을 위한 머신러닝 공부' 라는 값이 도출됩니다.

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zizizi207 댓글 2 좋아요 0 조회수 82

null 수강 관련 문의

미해결

장래쌤과 함께하는 쉽고 재미있는 SQL 이야기

퀴즈 풀고 있는데 강의를 들어도 왜 여기서 오류가 나는지 모르겠어요 ㅜㅜ

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iliili8717 댓글 1 좋아요 0 조회수 125

데이터베이스 접속이 안됩니다. ㅠ

미해결

실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)

데이터 베이스 접속시 무한 로딩이 됩니다. 되어서 다시 만들어보니 접속이 잘 되지 않습니다. 이유가 있을까요? (다른 데이터베이스는 접속이 잘됩니다.) 로컬만 안붙는것 같은데 이유를 잘 모르겠네요

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주현 댓글 2 좋아요 0 조회수 328

[빠짝스터디] 3주차 리텐션 과제

미해결

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

노션 링크로 업로드 합니다! https://qkffpsxkdlwm.notion.site/3-13a35e3a8bef8019b7a6d9c6abc72193?pvs=4

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jihyun lee 댓글 1 좋아요 0 조회수 119

[빠짝스터디 3주차 과제] 리텐션 분석

미해결

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

노션에서 작성했습니다! https://salt-baron-5c5.notion.site/3-13aa734e64b880a1a9a1e84a92fa3593

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JYP 댓글 1 좋아요 0 조회수 150

기출8회 작업형2 원핫인코딩으로 하면 자꾸 오류가 나요 ㅠ

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

어디가 문제일까요? ㅠㅠ 라벨인코딩이 너무 어렵게 느껴져서 원핫인코딩만 외웠는데 적용이 힘드네요 도와주세요~~

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망고 댓글 3 좋아요 0 조회수 184

일주일전 준비 시작분들위한 정리자료

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

각 작업형 끝에 캐글 문제 풀이 적혀있는데 이건 어디서 푸는걸까요? 궁금합니다.

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momgrp24 댓글 2 좋아요 0 조회수 132

rf = RandomForestClassifier(random_state=0)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

rf = RandomForestClassifier(random_state=0) 여기서 random_state를 꼭 해줘야 하나요? 이제까지는 안했던거 같아서요.

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김치현 댓글 2 좋아요 0 조회수 123

[빠짝스터디] 3주차 리텐션 과제

미해결

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

Notion 링크로 대체합니다. https://colney4844.notion.site/3-13a59b98d5db80438b7fcef0146771f6?pvs=4

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이재헌 댓글 1 좋아요 0 조회수 144

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