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해결됨
중고급 SQL과 실전 데이터 분석 101 문제 풀이
설치 중 이 단계에서 계속 에러가 납니다 구글링 해보니까 pc명이 한글이라서 그렇다는데 제 pc명은 영어거든요...... 그외의 블로그나 구글에서 할 수 있는 모든 조치를 했지만..안되네요 이제 포맷 하나 남았는데..포맷까진 가고 싶지 않아요 너무 귀찮습니다.. 도와주세요..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
members.csv을 다운받았을 때 데이터가 깨지는 현상이 발생하는데 해결방안이 있을까요
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
안녕하세요 선생님. 이전 두 질문에 대한 답변이 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다. 2133번 문제의 DP 1번 풀이에서 O(N^2) 풀이를 소개해주셨는데 아래와 같이 dp 테이블을 갱신할 때 sum_dp 테이블을 같이 갱신을 해주면 시간복잡도가 O(N)으로 줄일 수 있지 않나 싶어 질문드립니다. N = int(input()) if N % 2 != 0: print(0) else: n = N//2 dp = [1] * (n+1) sum_dp = [1] * (n+1) for i in range(1,n+1): dp[i] = sum_dp[i-1] * 2 + dp[i-1] sum_dp[i] = sum_dp[i-1] + dp[i] print(dp[-1]) 그리고 이건 다른 종류의 질문인데 혹시 그래프 부분이 실제로 코테에 많이 등장하나요? 제가 조금 급하게 준비하고 있는 상태라 이론을 필수 알고리즘2까지만 들어도 될지 아니면 그래프까지 다 들어야될지 고민중입니다. 조언 주시면 감사하겠습니다!
미해결
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
첫번째 col2 + col3은 내부덧셈에 null값이 있어도 결과값이 정수로 나왔는데 왜 컬럼끼리의 덧셈은 null값이있으면 전부 null로 나오는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위의 코드를 그대로 입력하고 baseline 코드까지 문제가 없다가 label에서 다음과 같은 에러가 발생했습니다. KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'Gender' The above exception was the direct cause of the following exception: 아래는 입력한 코드입니다. 어떤 부분이 문제일까요? ㅠㅠ #label from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) train[cols].head()
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.
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
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?
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):
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!
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 - ...
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
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?
해결됨
[파이썬/Python] 문과생도 이해하는 DFS 알고리즘! - 입문편
영상 2:53 왜 연결된 노드중에 가장 작은 노드부터 방문해야 하나요??
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.
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?
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.
미해결
장래쌤과 함께하는 쉽고 재미있는 SQL 이야기
퀴즈 풀고 있는데 강의를 들어도 왜 여기서 오류가 나는지 모르겠어요 ㅜㅜ
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
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
노션 링크로 업로드 합니다! https://qkffpsxkdlwm.notion.site/3-13a35e3a8bef8019b7a6d9c6abc72193?pvs=4
