안녕하세요. 강의 수강 잘 마쳤습니다. 감사합니다. 루커스튜디오 활용해서 대시보드 만드는 중 필터 사용이 필요한데, 방법 알려 주시면 감사하겠습니다. 아래 2가지 질문 드립니다. 1. 공백인 값 제외 데이터에서 (not set)이 아닌 공란으로 표시되는 항목이 있습니다. (null 제외해도 안 됩니다.) 해당 항목은 뜨지 않도록 하고 싶은데 필터에서 어떤 식으로 적용하면 될까요? 2. 특정 측정항목 값에 대한 상위값 예를 들어, 총 사용자 값의 상위 10개 혹은 몇% 이런 식으로 필터링할 수 있는 방법이 있을까요? 단순 부등호(>, <)가 아닌 정규식을 활용해서 상위 값을 발라낼 수 있을지 궁금합니다. 이상으로 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
2_4_2 강의에서 Trim 기능을 이용하여 한 영역의 앞에 부분의 공란만 삭제를 할 수 있었는데요, 만약 전체의 공란에 대해 삭제를 하고 싶다, 모두 띄어쓰기가 없이 나타내라! 라는 함수가 있을까요? 예를들어, (빈칸)(빈칸) ABCD EFG HIJK LMN / 우리가 배운 Trim 기능을 이용하면 ABCD EFG HIJK LMN 으로 나오는데, 제가 궁금한 것은 어떻게 명령어를 입력해야 ABCDEFGHIJKLMN 으로 나타낼수 있는지가 궁금합니다.
안녕하세요! 이틀 만에 완강했는데요. 한가지 궁금한 점이 있습니다. 퍼포먼스, CRM 쪽으로 전문성을 더 넓혀가고 싶어서 루커 스튜디오 강의를 들었습니다. 현재는 제가 퍼포먼스 마케팅 AE로 근무를 하고 있는데 회사에서 GA4만 활용하고 루커 스튜디오는 활용을 하지 않습니다. 그래서 업무적으로 루커 스튜디오를 활용하고 이를 통한 데이터를 분석하기 위한 틀을 좀 잡아가고 싶어서 집행 중인 브랜드의 GA4와 빅쿼리를 연결하고, 빅쿼리 -> 루커 스튜디오로 데이터 소스를 연동하여 시각화하는 인프라를 혼자서 구축해보고 있습니다. GA4와 직결하지 않고 빅쿼리를 거치는 이유는 상세 데이터를 볼 수 있기 때문에 거치는 것이고 회사에 데이터 분석가가 없어서 필요한 데이터 추출은 제가 SQL을 공부해서 직접 추출을 하고 있습니다.(물론 이것도 테스트이자 연습입니다) 다만, 이런 과정들을 통해서 마케팅 성과를 내고 데이터를 분석해본 적이 없기 때문에 보통의 마케터들은 빅쿼리와 루커 스튜디오를 연동해서 어떤 데이터를 보는건지 잘 모르겠습니다.. 예를 들어서 고객 ID별로 유입 경로를 시각화하여 분석을 한다던지..하는.. 물론 어떤 브랜드이고 상황이 어떤 상황인지에 따라 다르겠지만, 대체적으로 많이 보는 데이터와 시각화하는 데이터는 어떤 것이지 여쭤봅니다! 너무 긴 글을 썼는데 강의 너무 잘 들었고, 생초보인 제가 혼자서 루커 스튜디오를 활용해서 시각화를 할 수 있도록 만들어주셔서 감사합니다 :)
이커머스 데이터로 시작하는 스토리형 SQL – BigQuery & Looker Studio 실습
섹션11에서 1강과 2강 사이에 강의가 혹시 생략된게 있나요? 2강 들어보면 저번 시간에 테마까지 변경해봤다고 말씀하시는데 1강 보면 그 부분 강의가 없어서요. 구글 클라우드 사이트에서 대시보드 작성하는 부분을 어떻게 들어가는지, 어떻게 2강 화면처럼 세팅해놓는지 갑자기 뛰어넘어진 것 같아 여쭤봅니다.
항상 구체적인 답변 주셔서 감사드립니다. 폴리곤데이터와 버퍼의 교차영역을 생성했습니다. 그리고 $area 면적컬럼을 생성했구요. 이 데이터안에는 동일한 ID를 갖는 데이터들이 들어 있는데 동일한 ID를 갖는 데이터들끼리 면적을 합칠 방법이 있을까요? ID로 그룹지어서 면적합계를 구하고 싶은데 QGIS에서 이런 기능이 있는지 궁금합니다. join attributes by location(summary)로는 되지 않았습니다(잘못된 계산값이 나옵니다)
age_bin_list = np.arange(10, 80, 10) df['age_bin'] = pd.cut(df['age'], bins = age_bin_list) pivot_df = df.pivot_table( index = 'age_bin', columns = 'region', values = 'charges', aggfunc = 'median' # 각 구간에 해당하는 값을 중간값을 사용하겠다. ) pivot_df # 각각의 값들에 대해 크기를 가늠할 수 있게끔 시각화(주로 색상)하는 방법 # 2D 형식으로 준비된 데이터를 Seaborn heatmap으로 시각화 # annot 인자를 통해 각 셀의 값 표현 가능 fig, ax = plt.subplots() sns.heatmap(pivot_df, ax = ax, annot = True) 코드 똑같이 따라했는데 왜 저는 표에 수치가 다 표현이 안되는 건가요?
groupby를 사용하면 에러는 아니고 경고가 뜹니다. FutureWarning: The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning. chatGPT: 이 경고는 Pandas의 value_counts() 메서드를 사용할 때 발생하는 것으로 보입니다. 이 경고는 현재 버전의 Pandas에서는 observed 매개변수의 기본값이 False 이지만, 향후 버전에서는 True 로 변경될 것이라는 것을 알려주는 것입니다. 즉, 향후에는 observed=False 를 명시적으로 지정하지 않으면 경고가 표시될 것입니다. 이러한 경고를 피하려면 value_counts() 를 호출할 때 observed=False 를 명시적으로 전달하면 됩니다. 예를 들어: import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']}) # value_counts() 호출 시 observed 매개변수 명시 counts = df['Category'].value_counts(observed=False) print(counts) 이렇게 하면 경고가 발생하지 않습니다. 하지만 향후 Pandas 버전에서는 이러한 변경이 기본 동작이 되므로 observed 매개변수를 사용하여 코드를 업데이트하는 것이 좋습니다. -> 근데 이게 무슨 말인지 모르겠습니다! 뭐... 대충 업데이트 할 건데, 오류가 생길 수 있으니 미리 대비를 해라~ 이런 거 같은데 정확히 무슨 뜻인지 모르겠습니다!
