𝑁𝑜𝑡𝑒𝑏𝑜𝑜𝑘

[ 목차 ]  데이터 시각화 (Data Visualization) 란?데이터를 그래프 형식으로 나타내어 직관적으로 이해하기 쉽게 만든다그래프를 활용하여 데이터의 추세, 분포, 상관관계 등을 시각적으로 표현할 수 있다장점데이터를 빠르게 이해하고 의사결정 할 수 있다실무에서 협업할 때, 효과적으로 커뮤니케이션 할 수 있다직관적인 데이터의 이해를 통해 인사이트를 도출할 수 있다선 그래프(Line Plot)특징간단하고 사용하기 쉽다시계열 데이터(시간에 따른 추이)를 시각화할 경우, 변화량과 트렌드를 한눈에 보기에 용이하다연속적인 데이터에 사용하기 적합하다연속형 데이터 : 온도(25도,30도),시간(시,분,초)막대 그래프(Bar Plot)특징간단하고 사용하기 쉽다범주간의 차이나 분포를 시각적으로 이해하기 쉽다범주..

[ 목차 ] LOD 개념 이해LOD 표현식은 집계 수준을 직접 제어하는 기능기본적으로 태블로는 차원에 따라 데이터를 자동 집계하지만LOD를 활용하면 사용자가 원하는 수준에서 데이터를 집계할 수 있음LOD 유형설명FIXED특정 차원에 대해 집계를 고정INCLUDE현재 뷰의 차원 + 추가 차원을 포함하여 집계EXCLUDE특정 차원을 제거한 상태에서 집계 📌 LOD 표현식 (FIXED){FIXED [Channel Grouping]: AVG([totals.transactionRevenue])} 📌 LOD 표현식 (INCLUDE){ INCLUDE [Channel Grouping]: AVG([totals.transactionRevenue])} 📌 LOD 표현식 (EXCLUDE){EXCLUDE [Channel ..

keep (현재 만족하고 있는 부분, 이어가면 좋은 부분)SQL 처음부터 다시 풀기 ( 처음부터 다시 )problem(불편하게 느끼는 부분, 개선이 필요한 부분)SQL 까먹은 거 ..  try(문제에 대한 해결책, 다음 회고때 판별 가능한 것, 당장 실행 가능한 것)그나마 SQL 까먹은 거 다시 찾아보고 풀어보기

[ 목차 ] 태블로: 더 쉽게 데이터를 탐색, 관리, 발견하고 인사이트를 도출 및 공유할 수 있도록 돕는 데이터 시각화 BI 솔루션 장단점장점 Excel, CSV, 스프레드시트 등 다양한 형식의 파일을 대시보드로 만들어서 쉽게 공유 손쉬운 Drag & Drop으로 인터랙티브한 대시보드와 그래프를 시각화 회사마다 쓰이는 BI툴은 각기 다르지만 최근 많은 회사들이 태블로를 BI툴로 활용 무료로 활발한 글로벌 커뮤니티와 템플릿, 강의들을 참고 단점 데이터의 용량이 크거나 개발된 대시보드의 양이 많아지면 대시보드 로딩 속도가 느려짐 다른 BI툴과 비교해서 가격이 비싸다는 단점 단축키ctrl + alt + t : 모든 토글을 열고 닫는 단축키ctrl + drag : 화면에 있는 필드 복제ctrl + b : 시트..

범주형 변수# 필요한 라이브러리 importimport pandas as pdimport scipy.stats as stats# 허위매물여부에 따른 다른 범주형 변수들과의 카이제곱 검정 수행categorical_features = ['제공플랫폼', '주차가능여부', '방향', '매물확인방식']def perform_chi_square_test_with_false_listing(train, feature): """허위매물여부와 특정 범주형 변수 간의 관계를 카이제곱 검정을 통해 분석""" # 허위매물여부 vs 특정 컬럼의 분할표 생성 contingency_table = pd.crosstab(train['허위매물여부'], train[feature]) # 카이제곱 검정 수행 chi2_..

keep (현재 만족하고 있는 부분, 이어가면 좋은 부분)포기하지 않아요 ~~problem(불편하게 느끼는 부분, 개선이 필요한 부분)코드를 여기저기 찾아서 긁어오다보니 내가 나중에 이 코드를 쓸때 이게 생각이 날까? 라는 의문 try(문제에 대한 해결책, 다음 회고때 판별 가능한 것, 당장 실행 가능한 것)코드 해석 열심히 해야 될듯