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12/08 일지 : 서브쿼리, 중복 체크와 sum(), right(left) join, 서브쿼리 where column _name not in () 카타 47. 식품분류 별 가장 비싼 식품의 정보 조회하기 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131116 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 다음은 식품의 정보를 담은 FOOD_PRODUCT 테이블입니다. FOOD_PRODUCT 테이블은 다음과 같으며 PRODUCT_ID, PRODUCT_NAME, PRODUCT_CD, CATEGORY, PRICE는 식품 ID, 식품 이름, 식품코드, 식품분류, 식품 가격을 의미합니다. 문제 FOOD_PRODUCT 테이블에서 식품분류별로 가격이 ..
12/07 일지 having(보충) sql 카타 6번 문제 : 동명 동물 수 찾기 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의 아이디, 생물 종, 보호 시작일, 보호 시작 시 상태, 이름, 성별 및 중성화 여부를 나타냅니다. 동물 보호소에 들어온 동물 이름 중 두 번 이상 쓰인 이름과 해당 이름이 쓰인 횟수를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 이름이 없는 동물은 집계에서 제외하며, 결과는 이름 순으로 조회해주세요. 지난번에 공부했던 having을 활용하는 문제. 아직 방식이 익숙하지 않으니 별의..
데이터분석 아티클 06 - 데이터기반 의사결정의 장점 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1051/ 데이터 기반 의사결정의 장점 | 요즘IT 데이터 기반 의사결정은 의사결정을 내리기 전, 데이터를 활용해서 이대로 진행해도 무리가 없는지 체크하여 행동 방침을 승인하는 과정을 의미합니다. 데이터 기반의 의사결정은 분명 수많은 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 1)데이터기반 의사결정(Data-Driven Decision-Making, DDDM) : 데이터를 활용한 의사 결정 -더 확실한 결정을 내릴 기회 제공 : 결단력 제공, 기존 역량 평가에 용이 -진두지휘적 통솔력 -비용 절감 효과 2)데이터 기반 업무 처리를 위해 필요한 것 -예상치 못한 곳에서 패턴 찾기 : 쉬워보일 수 ..
데이터분석 아티클 05 - 데이터 시각화 101: ③데이터 속 거짓말 발견하기 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1821/ 데이터 시각화 101: ③데이터 속 거짓말 발견하기 | 요즘IT 간혹 직관적으로 이해된 시각화가 부정확한 정보를 전달하기도 하고, 시각적으로 오해를 불러일으키기도 합니다. 그 때문에 우리는 이러한 문제점이 왜 일어나는지 이해하고, 데이터 시각화 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 1)막대그래프를 특히 주의하자 -기준선이 '0'인지 확인하기 : 기준선에 따라 왜곡된 정보를 전달할 수 있음 -Y축 살펴보기 : 물결선 표시 등으로 실제를 과장할 수 있음(비수도권 지역 공항 적자 그래프) 2)선 그래프의 스케일 -두 개의 Y축 멀리하기(미국 가족계획연맹의 암 검진과 낙태율) -누적값으..
데이터분석 아티클 04 : ②직관적인 데이터 시각화 만들기 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1792/ 데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT 데이터를 시각화하여 전달하면 우리의 뇌는 빠른 속도로 많은 양의 정보를 처리할 수 있고, 데이터 테이블에 비해 트렌드나 패턴, 아웃라이어 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. 때문에 데이터를 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 1)시각정보 처리 과정 :뚜렷한 시각 요소 파악 -> 패턴 발견 및 인식 -> 능동적 의미부여와 해석 => 첫 두 단계에서 추출되는 시각 적보들을 적극적으로 활용하고 디자인해서 해석 단계에 도움을 주는 직관적인 데이터 시각화를 할 수 있다. 2)전주의적 속성(preattentitve Attri..
데이터분석 아티클 03 : 데이터 시각화 101: ①데이터 시각화는 왜 중요할까 1. 오늘의 아티클(주제) HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 2. 아티클 정보 요약 데이터 시각화 : 데이터에서 발견한 정보를 시각적으로 이해할 수 있도록 그래픽 형태로 표현한 것 1)우리 주변의 데이터 시각화 : 네이버 지도 경로 찾기, 태풍의 경로 등등 무수히 많다! 2)시각정보는 쉽게 알 수 있다 : -시각(sight)의 정보 처리 속도는 1,250mb/s => 컴퓨터 네트워크와 비슷! -그래픽은 텍스트에 비해 60,000배 빠르게 처리 3)의사 결정에 도움을 준다 : (1)많은 양의 데이터와 정보 담을 수 있음 (2)시각화된 자료를 이해하는 데 특별한 기술이나 이해력 필요X (3)관심 유발 및 집중 유지에 탁월 *사례들 : 영국 보건당국을 설득해 런던의 콜레라 종식을 이끈 존 스노(John ..
12/06 일지 카타 43. 조건에 맞는 사용자와 총 거래금액 조회하기 엑셀보다 쉬운 sql의 강의 내용만으로는 풀 수 있는 문제가 아니라고 생각해서 그냥 넘길까 하다가 앞으로도 계속 비슷한 유형이 나올 것 같아 '질문하기' 및 구글링을 통해 검색해서 풀었던 문제. 이전 문제들에서도 종종 보이던 having 함수를 처음으로 사용해봤고, 일단은 생각보다 어려운 내용은 없었다. SELECT b.user_id, b.nickname, sum(a.price) total_sale from used_goods_board a left join used_goods_user b on a.writer_id=b.user_id WHERE a.status = 'done' group by b.user_id having sum(a.price)>=7..
12/05 데이터 분석 아티클 분석 1. 제목 : 데이터 분석이란 무엇일까?(https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1567/) 2. 아티클 정보 요약 1)데이터란 : 특정 사실이나 정량적, 정성적 데이터와 정량적 데이터로 나뉜다. -정성적 데이터 : 숫자가 아닌 데이터. 이미지, 비디오, 텍스트 문서 또는 오디오 등으로 측정이나 계산이 불가능하며, 서술형으로 기록된다. 사람들이 특정한 대상을 어떻게 느끼는지 알려주며, 감정, 동기, 의견, 인식, 편견도 포함한다. -정량적 데이터 : 셀 수 있고, 측정가능하며 수량과 평균 같은 것을 포함한다. 주로 관찰, 설문조사, 인터뷰 등을 통해 수집한다. 2)데이터 분석이 중요한 이유 : 더 나은 통찰력 제공, 의사결정 개선, 문제해결 도움 3)데이터 분석 프로세스..