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다차원척도법(MDS) > 객체간 근접성을 시각화하는 통계기법 > 계랑적 MDS 비율척도, 구간척도 데이터 활용 > 비계량적 MDS 순서척도 데이터 활용 주성분분석(Principal Component Analysis) > 여러 변수들의 상관관계, 연관성을 이용해 소수의 주성분 또는 요인으로 차원을 축소하는 것 > 데이터를 이해하기 쉽고 관리하기 쉽게 해줌 > 회귀분석이나 의사결정나무 등의 모형 개발 시 입력변수들 간의 상관관계가 높은 다중공산성이 존재할 경우 모형이 잘못만들어지고 해석에도 문제가 생김 > 다중공선성이 존재할 경우 해결 방법 중 하나가 바로 상관도 높은 변수들을 하나의 주성분 혹은 축소하여 모형 개발에 활용하는 것 > 가장 폭 넓다는 것을 통계량으로 표현하자면 분산이 가장 크게 되는 축 (분..

직장인을 위한 데이터 분석 실무 with 파이썬 교재 학습 현재(2023년 1월 기준) 서울시 25개 시군구에는 599개의 스타벅스 매장이 있습니다. 그렇다면 어떤 시군구에 스타벅스 매장이 주로 많이 입점해 있을까요? 인구가 많은 시군구에 더 많은 스타벅스 매장이 입점해 있을까요? 우리가 알지 못하는 스타벅스만의 특별한 입지 전략을 가지고 있는 것은 아닐까요? 데이터가설 1. 거주 인구가 많은 지역에 스타벅스 매장이 많이 입지해 있을 것이다. 2. 직장인이 많은 지역에 스타벅스 매장이 많이 입지해 있을 것이다. 데이터 수집 - 크롤링을 활용해 서울시 스타벅스 매장 목록 데이터 생성 스타벅스 매장 리스트 데이터 프레임 완성 서울열린데이터광장에서 시군구 목록 데이터와 주민등록인구통계를 가져와서 인구가 많은 ..

※ 문제 설명 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. 아직 입양을 못 간 동물 중, 가장 오래 보호소에 있었던 동물 3마리의 이름과 보호 시작일을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 보호 시작일 순으로 조회해야 합니다. ANIMAL_INS Cat 2014-05-02 12:16:00 Normal Ariel Spayed Female A373687 Dog 2014-03-20 12:31:00 Normal Rosie Spayed Female A412697 Dog 2016-01-03 16:25:00 Normal Jackie Neutered Male A413789 Dog 2016-04-19 13:28:00 Normal Benji Spayed Female A414..

문제 설명 n개의 음이 아닌 정수들이 있습니다. 이 정수들을 순서를 바꾸지 않고 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다. -1+1+1+1+1 = 3 +1-1+1+1+1 = 3 +1+1-1+1+1 = 3 +1+1+1-1+1 = 3 +1+1+1+1-1 = 3 사용할 수 있는 숫자가 담긴 배열 numbers, 타겟 넘버 target이 매개변수로 주어질 때 숫자를 적절히 더하고 빼서 타겟 넘버를 만드는 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 입출력 예 #1 [1, 1, 1, 1, 1] 3 5 [4, 1, 2, 1] 4 2 입출력 예 #2 +4+1-2+1 = 4 +4-1+2-1..

데이터 기반의 인사이트를 창출하고 싶다는 목표를 바탕으로 보완점을 보완하고자 한다 1. 기획 배경 - 2020년 대비 2021년 와인 수요 70% 증대 - But, 와인 초심자들은 여전히 어떤 와인을 골라야 할지 접근하기 어려워한다는 배경을 바탕으로 프로젝트 시작 - 와인 대화형 추천 챗봇의 부재 -> 1인 와이너리 체제가 많아 실시간 고객 응대 어려움, 온라인 응대 어려움 (보통 카카오톡 채널로 홍보진행) ->이달의 추천, md 픽 등 대중적인 추천이 이루어짐 솔루션 목표: 좀 더 개인화된 취향에 맞는 와인을 추천해줌으로써 어려움 해소 및 와이너리 판매 촉진의 효과 거두고자 함 2. 보완하고 싶은 점 주관적인 인사이트 근거로 프로젝트 시작한 것 같아 -> 수치적인 근거 , 데이터 기반으로 문제를 발견하..

카카오 첫 공채..'블라인드' 방식 채용 카카오, 합병 후 첫 공채.. 블라인드 전형으로 개발자 채용 카카오, 블라인드 전형으로 신입 개발자 공채 카카오 공채, 신입 개발자 코딩 능력만 본다 카카오, 신입 공채.. "코딩 실력만 본다" 카카오 "코딩 능력만으로 2018 신입 개발자 뽑는다" 기사의 제목을 기준으로 "블라인드 전형"에 주목하는 기사와 "코딩 테스트"에 주목하는 기사로 나뉘는 걸 발견했다. 튜브는 이들을 각각 묶어서 보여주면 카카오 공채 관련 기사를 찾아보는 사용자에게 유용할 듯싶었다. - 자카드 유사도는 집합 간의 유사도를 검사하는 여러 방법 중의 하나로 알려져 있다. 두 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B)는 두 집합의 교집합 크기를 두 집합의 합집합 크기로 나눈 값으로 정의..

회귀분석 : 예측값이 숫자값(연속값) 단순선형회귀: 독립변수 하나, 종속변수 하나인 선형회귀 ex) 주택가격이 주택의 크기로만 결정 다중회귀: 독립변수 여러개, 종속변수 하나 ex) 주택가격이 주택의 크기, 위치, 등등..여러가지 변수 존재 독립변수 RIM: 지역별 범죄 발생률 ZN: 25,000평방피트를 초과하는 거주 지역의 비율 NDUS: 비상업 지역 넓이 비율 CHAS: 찰스강에 대한 더미 변수(강의 경계에 위치한 경우는 1, 아니면 0) NOX: 일산화질소 농도 RM: 거주할 수 있는 방 개수 AGE: 1940년 이전에 건축된 소유 주택의 비율 DIS: 5개 주요 고용센터까지의 가중 거리 RAD: 고속도로 접근 용이도 TAX: 10,000달러당 재산세율 PTRATIO: 지역의 교사와 학생 수 비율..

스칼라: 숫자 하나로 이루어진 데이터 - 방향은 없지만, 실수 공간에서 크기를 나타내는 값 -행과 열의 수가 각각 1인 행렬 벡터: 여러 숫자로 이루어진 데이터 레코드 - n 차원 공간에서 방향과 크기를 갖는 단위 특징벡터: 데이터 벡터가 예측 문제에서 입력 데이터로 사용되는 것 예를 들어 붓꽃 표본 한송이 꺾어 측정했더니 꽃받침 길이가 5.1cm, 꽃받침 폭이 3.5cm, 꽃잎 길이1.4cm, 꽃잎 폭이 0.2cm이고, 이를 붓꽃 종을 결정하는데 사용한다면 특징벡터라 함 행렬: 벡터, 즉 데이터 레코드가 여럿인 데이터 집합 붓꽃 데이터에서 붓꽃 6송이에 대해 꽃잎과 꽃받침 크리를 결정했다면 4차원의 붓꽃 데이터는 6개. 즉 4*6 =24개의 실수 숫자가 있는 것. 벡터는 열의 수가 1인 행렬이라 볼 수..