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[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 작업형2에서 평가점수를 높이기 위해 선형회기 랜덤포레스트 xgb등을 써보면서 높은 점수를 선택하셨던데, 제가 완전 초보여서 시험장에서 그럴여유가 있을지 모르겠습니ㅏㄷ... 그래서 그냥 랜덤포레스트 하나만 달달 외워서 만능으로 쓰면 안될까요?
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[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 p_value가 0.05보다 적으니 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다고 생각했는데 귀무가설을 채택한다고 해서 제가 잘못 이해한건지 궁금합니다 stats.f_oneway(df[cond1]['scores'], df[cond2]['scores'], df[cond3]['scores'], df[cond4]['scores']) from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('scores ~ groups', data = df).fit() print(anova_lm(model))
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[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 Section 22. 시간 간의 차이 계산(분), 그룹핑 앱 종류별로 평균 도착 시간(분)을 계산하시오. -> 아래는 코랩에 올라온 코드인데요 # 실제 도착시간과 주문시간 차이 계산(분) df['diff'] = (df['실제도착시간'] - df['주문시간']).dt.total_seconds()/60 # 앱종류별 도착시간과 주문시간 차이의 평균 계산 df = df.groupby('앱종류')['diff'].mean() 앱종류별 평균도착시간을 구하려면 아래처럼 쓰이는게 맞지 않나 싶어 문의드립니다. df= df.groupby('앱종류')['실제도착시간'].mean()
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[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 1번에서는 두 조건이 맞는 그룹화를 다음과 같이 코딩하셨는데요 왜 3번에는 transform함수가 붙나요?? 두 경우 모두 두가지로 그룹화한다는 점에서 같아 보이는것 같아서 이해가 잘 안됩니다..! #1번 df=df.groupby(['지역코드','성별'])['총대출액'].sum().unstack() #3번 gm=df.groupby(['부서', '성과등급'])['근속연수'].transform("mean")
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 시험환경 들어가면 페이지를 찾을 수 없다고 나오는데, 어떻게 해야 되나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님께서 "작업형2 한가지 방법으로 풀기"에서 학습을 RandomForest로 진행하셨는데, "lightGBM 잘 활용하기"에서는 lightGBM 사용 시 인코딩이 필요가 없다고 하셔서, 오히려 한가지 방법으로 간단하게 풀려면 lightGBM이 더 적합해보이는데, lightGBM 하나로 쭉 밀고 나가도 문제가 없을까요? 그리고 분류 모델은 LGBMClassifier(random_state=0)인 걸로 영상에서 확인했는데, 회귀 모델은 나와있지 않아서요..! LGBMRegressor(random_state=0)으로 사용하면 될까요? 감사합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
체험 환경에서는 csv 파일을 직접 탭으로 열어서 볼 수 있게 되어 있던데, 실제 시험 환경에서도 동일한가요? 작업형 모의문제에선 df.head()로 csv 파일을 대략적으로 살펴보았는데, 만약 시험 환경에서도 csv 파일을 열어볼 수 있다면 이 과정이 필요하지 않을 것 같아 질문드립니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
광고비가 각각 500,000, 300,000이 아니라 500, 300 아닌가요~?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 rmse 지금 코랩에서는 sklearn에서 제공하있는데 시험장에서는 함수만들어야되나요? 시험장기준으로말씀부탁드립니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
분류는 랜덤포레스트클래서파이어 회귀는 랜덤포레스트리그레서로 통일해서 진행해도될까요? 다른 모델도 굳이해야되나 현실성있께 말씀해주시면좋겠어요빠르게합격하고싶어요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아직도제공안해주나요? 아니면 업데이트되서 제공해주나요 되는것처럼보여서요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
하나는 선형회귀 모델로 예측한것이고 하나는 랜덤포레스트 모델로 예측한 결과값인데 생각보다 차이가 커서 당황스러운데 원래 이정도 차이나는게 맞을까요?
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
안녕하세요 creatomate로 전부 다 합쳐서 쇼츠를 생성했는데 음악이 계속 지속되어 영상이 1분 30초가 됩니다... 어떻게 수정해야 될까요..?
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[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 어떤 강의에서는 0으로 쓰시고 해당 강의에서는 2022로 쓰시는데 어떤 숫자든 아무거나 통일되게만 쓰면 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출6회 작업형 1-1번 풀이중 loc를 아래와 같이 사용했더니 상위 5개만 출력이되는데요 사용법이 어떤점이 잘못된건지 왜 저렇게 출력이되는지 궁금합니다 둘의 차이점도 왜 저렇게 되는지 궁금합니다 df.loc[:10, 'views'] = min_value df.iloc[:10, -1] = min_value #주어진 데이터셋(members.csv)의 'views'컬럼 상위 10개 데이터를 'views' 컬럼 상위 10번째 값으로 대체한 후 #'age'컬럼이 80 이상인 데이터의 'views' 컬럼 평균값을 구하시오.(반올림하여 소수 둘째 자리까지 계산) import pandas as pd df = pd.read_csv('members.csv') # print(df.head()) df.info() df = df.sort_values('views', ascending=False) print(df.head(15)) min_value = df['views'].sort_values(ascending=False).iloc[9] print(min_value) df.loc[:10, 'views']
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 문제에서 결측치는 제외라고 되어있어서 dropna()를 해주었는데, 결측치는 제거가 되었으나 views 컬럼 값이 1000이하인 행들이 나오지 않습니다.. 뭐가 문제인가요??
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 저는 개념강의 끝내고 바로 기출강의 먼저 보려고했는데 해당영상에서 풀이만 굉장히 빠르게 지나가서 자막에 모의문제에서 더 자세하게 설명한다고 나왔는데요. 저같이 왕초보 기준에서 기출, 모의, 예시 문제에서 공부순서가 어떻게 될까요? 남은 시간 얼마없는데 많이 실력이 부족하네요...
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
1. 현재 학습 진도 41강 4-8 DP 부분 수강 중입니다 2. 어려움을 겪는 부분 첨부해주신 Java 코드로 구현시 fib(100) 의 결과 값이 long 범위에 초과 되어 오버플로우가 발생하는 것 같습니다. 3. 시도해보신 내용 BigInteger 를 도입하여 해결하긴 했지만, 더 나은 방법이 있다면 알려주시면 감사드리겠습니다. import java.math.BigInteger; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class FiboDynamicProgramming { private static Map<Integer, BigInteger> memo = new HashMap<>(); static { memo.put(1, BigInteger.ONE); memo.put(2, BigInteger.ONE); } // 1. 메모에 값이 있으면 반환 // 2. 없으면 피보나치 공식 적용 및 메모이제이징 private static BigInteger fiboDynamic(int n, Map<Integer, BigInteger> fiboMemo) { if (fiboMemo.containsKey(n)) { return fiboMemo.get(n); } BigInteger nthFibo = fiboDynamic(n - 1, fiboMemo).add(fiboDynamic(n - 2, fiboMemo)) ; fiboMemo.put(n, nthFibo); return nthFibo; } public static void main(String[] args) { System.out.println(fiboDynamic(100, memo)); } }
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[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 X_train = X_train.drop('ID', axis=1) X_test_id = X_test.pop('ID') X_test.head() 라고 코드를 적었는데 --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-1436373027.py in <cell line: 0>() 1 # trainID 삭제, testID 값만 옮겨둠 ----> 2 X_train = X_train.drop('ID') 3 X_test_id = X_test.pop('ID') 4 X_test.head() 3 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in drop(self, labels, errors) 7068 if mask.any(): 7069 if errors != "ignore": -> 7070 raise KeyError(f"{labels[mask].tolist()} not found in axis") 7071 indexer = indexer[~mask] 7072 return self.delete(indexer) KeyError: "['ID'] not found in axis" 다음과 같이 id라는 컬럼이 발견되지 않았다고 오류가 나옵니다. 선생님이 한거랑 똑같이했는데 왜 이렇죠? 위에 라벨인코딩한거보면 분명 id라는 컬럼이 있는데 왜 위같이 오류가 나올까욧
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습을 위해 .csv 파일을 주어진 코드 대로 실행하여 저장하면 /content/sample_data 폴더에 저장됩니다. 다만, 이 경로 및 폴더는 임시데이터로 런타임 해제 또는 하루 이상의 시간 경과 시 삭제됩니다. 파일 보존을 위하여 다른 폴더를 생성 및 마운트, 작업 디렉토리 변경을 시도했으나 Colab에서 Drive 인증 토큰이 제대로 노트북 세션에 전달되지 않았을 때 발생하는 오류. 즉, “마운트 과정에서 인증이 꼬였다” 는 에러가 발생합니다. 어떻게 해야 저장해왔던 .csv 파일들을 보존할 수 있을까요? 런타임을 다시 실행하여 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 와 같이 코드를 실행했으나, 아래와 같이 에러 메시지가 발생합니다. Error: credential propagation was unsuccessful 마운트에 성공하면 아래와 같이 작업 디렉토리를 변경하고자 합니다. import os os.chdir('/content/drive')
