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해결됨
초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문
안녕하세요. 수업 유익하게 잘 듣고 있습니다! Espanso를 다운받아서 설정해봤는데요! 텍스트 편집기에서 수정까지 되었고, espanso 프로그램에서 open search bar 를 눌러봤을 때 첨부드린 이미지처럼 :sql 이 잘 들어가 있습니다. 그런데 :sql 과 같은 trigger 단어를 입력해도 변하지 않아서 어떤 다른 해결 방법이 있을지 문의드립니다. 혹시 espanso의 설정 수정까지는 잘 되었으나, espanso가 어떤 권한 문제로 적용이 안될 수도 있나요? 추가로 시도해볼만한 방법이 있다면 안내 부탁드립니다. 감사합니다!
해결됨
실무에 바로 적용하는 스토리북과 UI 테스트
강의를 들으면서 이해하기 어려운 부분 강의를 따라하는데 에러가 발생하는 부분 강의에는 없지만 스토리북에 대해 궁금한 부분 들을 자유롭게 질문으로 올려주세요! 확인하는대로 최대한 빠르게 답변드리겠습니다 이런것도 여기 질문해도 되나요? 강사님 VS Code 테마가 예뻐서 어떤거 쓰시는지 궁금합니다 ☺ 찾아봤는데 비슷한게 안보여서 질문드렸어요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험환경에서 작업형1, 3 은 따로 결과를 기입하는 부분이 있다고 알고있습니다.결과쓰는 부분에 답을 81 이라고 쓰면 될것 같은데, print() 로 써야 한다고 하는 부분이 이해가 안갑니다.결과 제출을 어떻게 해야하는지요?
미해결
[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 SQL 실전편 (무료 미니 코스)
이메일 오픈 비율을 카운트로 뽑고 구글에서 퍼센테이지 변환 했습니다. 그런데 제시된 데이터 프레임에 있는 퍼센테이지와는 다른 값이 나왔는데 .. 문제가 없는건가요?? 분석 자료로 주신 엑셀 자료에서도 모드에서 제공되는 예시와 동일한데 저만 결과가 다르게 나오니까 뭐가 문제인지 모르겠습니다..!!
해결됨
[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
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
#100%가 넘는 접종률 제거 df = df[df['ratio']<100] # print(df.head()) # print(df['country'].value_counts()) df2 = df.groupby('country').max()import pandas as pd df = pd.read_csv("../input/covid-vaccination-vs-death/covid-vaccination-vs-death_ratio.csv") # print(df.head()) df2 = df.groupby('country').max() #시간에 따라 접종률이 점점 올라감 df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False) #100%가 넘는 접종률 제거 cond = df2['ratio'] <= 100 df2 = df2[cond] top = df2['ratio'].head(10).mean() bottom = df2['ratio'].tail(10).mean() print(round(top - bottom,1)) 제 코드 입니다. 제가 여기서 여쭤보고싶은 내용은 먼저 100%이상건을 제외하고 작업에 들어가야하지 않나용?
해결됨
[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 강사님. 5회 기출유형 작업형 2 베이스 모델 만드는 부분(6분 43초) 관련하여 질문드립니다. rmse 값을 구하니 강사님 값과 다르게 나옵니다(강사님: 1529, 본인: 1548) 랜덤포레스트분류 문제에서는 RandomForestClassifier() 괄호 안에 random_state를 지정해주었는데 이번 강의에서는 RandomForestRegressor() 괄호 안에 아무것도 넣지 않아서 값이 다르게 나온 것일까요? 위의 내용이 맞다면 RandomForestRegressor에도 random_state를 지정해준 후 모델 성능을 개선시켜야 하는 것인지 궁금합니다.
해결됨
장래쌤과 함께하는 쉽고 재미있는 SQL 이야기
안녕하세요 선생님, 질문 드립니다 A테이블과 B테이블을 조인해서 B테이블에만 있는 값을 가져오려고하는데요 두 테이블 간의 조인 key 값은 있지만 데이터 수는 다릅니다 예시로 A테이블에 10개의 데이터를 가지고있고 B테이블에 3개 데이터를 가지고있으면 A 의 10개 값에 B 값을 붙이려고합니다 안나오는 값은 null 이 되더라도 A 의 모수를 살리고싶은데 조인을 어떻게해도 같은거만 가져오는건지 3개만 반환이되서요.. A의 모수를 살리면서 B 값만 (마치 브이룩업처럼) 붙이는 방법을 알고싶습니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
소팅에 관해서 질문 드립니다! 예를 들어 f1컬럼을 내림차순으로 소팅한다고 했을 때 df=df['f1'].sort_values(ascending=False) df=df.sort_values('f1', ascending=False) 위의 두가지 코드는 어떤 차이가 있는지 알 수 있을까요? 그리고 추가로 소팅 후 n개의 데이터를 선택할 때 rese_index를 하는게 좋은지 궁금합니다!
해결됨
[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 값이 -0.049847258342167904 인데 round 써서 3번째까지 나타내려 하니 -0.050 이라 출력이 -0.05 까지밖에 안나와요 ㅜ 이럴 땐 어떻게 하나요? 그냥 print(-0.050) 해야할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
주석 처리 하려고 컨트롤 키 + / 키를 하는데 어떤 때는 주석처리가 되는 데. 또 어떤 때는 오른쪽 끝에 빨간줄이 생기 면서 주석처리가 안되고 계속 기존 입력 칸 보다 작은(?) 칸으로 / 만 입력이 되는데 어떻게 해야하나요?ㅜㅜ
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
자동화를 하려고 하는데 웨일도 가능한가요?자꾸만 크롬이 켜져서 ,,
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
만약 결측치가 있는 데이터가 문제로 나오게 된다면 범주형 데이터는 최빈값으로 채우고 수치형 데이터는 중앙값으로 채우려는데 괜찮을까요? (중앙값이 이상치에 덜 민감하다고해서 평균말고 중앙값으로 대체하려고 합니다.) 아니면 제거하는게 좋을까요? 그리고 경우에 따라 다르겠지만 보통 대체하는 쪽이 성능이 더 좋은가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2번을 풀 때, test 데이터의 행은 절대 삭제하면 안되고, 삭제할 경우 0점 처리를 맞는다고 알고 있습니다. 제가 말의 뜻을 정확하게 이해를 못해서 그런데, 혹시 제가 이해한 것이 맞는지 한 번만 확인해주시면 감사하겠습니다. [제가 이해한 뜻] 1번 상황) 예를들어 처음에 train, test 데이터가 주어졌습니다. train.shape, test.shape으로 찍었을 때, (10000,10), (2000,9)가 나왔습니다. 전처리를 통해서, train과 test의 불필요한 컬럼, 결측치가 너무 많은 컬럼을 삭제하였습니다. 그 이후 train.shape, test.shape을 찍었을 때, (10000,8), (2000,7) 이 나왔습니다. 2번 상황) 전처리 하기 전 train.shape이 (2000,9) 가 전처리 후 train.shape이 (1800,7) 이 나왔습니다. 제가 이해하기로, 1번 상황처럼 train과 test의 동일한 컬럼을 삭제하는 것은 상관 없는데, 2번 상황처럼, test의 행 데이터가 손실되는 것은 안되는 걸로 이해했습니다. 혹시 제가 이해한 것이 맞는지 봐주시면 정말 감사하겠습니다..!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df2 = df.groupby('country').max() #시간에 따라 접종률이 점점 올라감 df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False) 여기서 df.groupby('country')['ratio'].max() 를 하지 않고 그냥 max()를 한 이유가 뭔가요? 접종률 상위 10개국, 하위 10개국을 찾는게 아닌가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 대부분 3유형에서는from scipy import stats 불러오구 stats.levene~ , stats.wilcoxn 이렇게 등등 다 불러오던데f_oneway만 import scipy.stats as stats 이렇게 불러오는거로 가르쳐 주시던데 from scipy import statsstats.f_oneway(그룹A,B,C) 이렇게 해도 분석이 되는거 같은데 이렇게 불러두 되나요? 어떤건 from scipy.stats as stats이고어떤건 from scipy import stats 여서 좀 헷갈리더라구요 ㅠㅠ 또 카이제곱은 from scipy.stats import Chisquare 이런형태구...from scipy import Chisquarestats.Chisquare(df['a'],df['b']) 이렇게 해두 되나요?
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
for i in (1,2): 2페이지까지 도는 문법이 이렇게만 작성해도 되던데 range를 꼭 적어줘야하나요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 시험환경 세팅 (코드 변경 X) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split def exam_data_load(df, target, id_name="", null_name=""): if id_name == "": df = df.reset_index().rename(columns={"index": "id"}) id_name = 'id' else: id_name = id_name if null_name != "": df[df == null_name] = np.nan X_train, X_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=2021) y_train = X_train[[id_name, target]] X_train = X_train.drop(columns=[target]) y_test = X_test[[id_name, target]] X_test = X_test.drop(columns=[target]) return X_train, X_test, y_train, y_test df = pd.read_csv("../input/titanic/train.csv") X_train, X_test, y_train, y_test = exam_data_load(df, target='Survived', id_name='PassengerId') X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape #Survived예측 print(X_test.shape) target=y_train['Survived'] test_id=X_test['PassengerId'].copy() test=X_test train=X_train print(train.shape, test.shape) train=train.drop('PassengerId', axis=1) test=test.drop('PassengerId', axis=1) train=train.drop('Name', axis=1) test=test.drop('Name', axis=1) print(train.shape, test.shape) #합치기 df=pd.concat([train, test]) df['Age']=df['Age'].fillna(df['Age'].mean()) df['Cabin']=df['Cabin'].fillna(df['Cabin'].mode()[0]) df['Embarked']=df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0]) #인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols=df.select_dtypes(include='O').columns for col in cols: le=LabelEncoder() df[col]=le.fit_transform(df[col]) #쪼개기(712, 179) train=df[:712] test=df[712:] print(train.shape, test.shape) print(target.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr, x_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, target, test_size=.2, random_state=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(random_state=2022) rf.fit(x_tr, y_tr) pred=rf.predict(test) print(pred) print(pred.shape) print(len(test_id)) submit=pd.DataFrame({ 'PassengerId': test_id, 'Survived': pred }) submit.to_csv('수험번호.csv', index=False) print(submit.shape) 캐글 타이타닉 보고 이렇게 작성해보았는데, 혹시 0점 될만한 요인이 있을까요??ㅠㅠ test데이터 행 수 하고 pred수 하고 동일한거 확인했습니다! 그리고 제출할때는 split로 안쪼개고 바로 fit(train, target)해서 predict(test)해도 되는 부분일까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출 한 가지 방법 풀기에는 수치형, 범주형 분리 & 로버스트 스케일 작업이 없고 바로 get_dummies가 나오는데, 실전에서 바로 get_dummies를 사용해도 상관없는지 궁금합니다
해결됨
[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! 기출(작업형2) 한가지 방법으로 풀기 13분쯤에 print("\n ===== 카테고리 비교 =====") print(train.describe(include='O')) print(test.describe(include='O')) 이 코드가 있는데 이 코드는 회귀인 경우에만 사용하는 건가요? EDA라서 생략을 해도 되는 것 같긴 한데, 어떤 때 사용하는지 그리고 목적이 무엇인지 궁금합니다!
