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큰일이다. 정말 모르겠다. 통계... 일단 개념의 체계부터 다시 바로 잡고 필수로 알아야 하는 핵심 위주로만 철저하게 익히자! 할 수 있다!!! 요약/나만의 인사이트베이즈 정리는 관측된 결과를 보고 원인을 추정하는 것이다. 즉 P(A), P(B), P(B|A)가 있을 때 P(A|B)를 구하는 것이다.P(A|B)는 B가 일어났을 때 A가 일어날 확률을 말한다. 사후확률이라고도 한다.기술통계가 데이터를 해석하고 요약하는 통계기법이였다면 추론 통계는 표본집단을 통해 모집단을 추정하거나 어떤 주장이 맞는지 검정하는 통계이다.신뢰구간 95%는 100번 중 95번 참값 포함새롭게 알게 된 것통계와 머신러닝통계 : 해석에 초점x, y의 차이머신러닝 : 예측에 초점잘 예측하면 good통계와 머신러닝의 원리는 같음.베이..

요약/나만의 인사이트데이터 분포 확인하기 .value.counts()embark_town 컬럼에 대해 데이터 분포 확인하기 df[’embark_town’].value_counts()who 컬럼에 대해 데이터 분포 확인하기 df[’who’].value_counts()정렬하기 .sort_values(by=[ ], ascending=[ ])total_bill과 tip에 대한 내림차순 정렬하기 tips.sort_values(by=[’total_bill’, ‘tip’], ascending=[False, False])size를 기준으로 내림차순, tip을 기준으로 오름차순 정렬하기 tips.sort_values(by=[’size’, ‘tip’], ascending=[False, True])인덱싱, 슬라이싱 df.l..

요약/나만의 인사이트map은 반복가능한(차례차례 순회가능한) 자료형을 하나씩 꺼내 함수를 적용시킬 수 있는 내장함수이다.함수를 적용시키면 객체에 반환한다. 다만 미리 반환해 두는 게 아니라 호출 시 반환하는 형태이다..strip()은 문자열 앞뒤 공백을 삭제해주는 내장함수이다. “ ab “ → “ab”.split()은 문자열을 공백으로 나눠 리스트에 반환해주는 내장함수이다. “a, b” → [’a’, ‘b’]다양한 상관계수가 있고 선형, 비선형 관계를 나타낼 때 사용한다.가설검정 시 다양한 주의점들이 있는데 재현 가능성의 보장, 선택적 보고 지양, 원하는 결과가 나올 때까지 자료수집하는 것을 지양 등이 있다.새롭게 알게 된 것상관계수피어슨 상관계수x와 y의 선형 관계를 보여줌.-1에서 1사의 값을 가지며..

어려운 문제로 약 한시간 동안 골머리를 앓다가 튜터님께 도움의 손길을 요청했다.문제에 요구되는 중요한 개념을 전해 듣고, 후속 풀이의 실마리를 받아냈다. 마침내 1시간의 추가 고뇌 시간을 거친쳐 해결할 수 있었다. 감사한 마음을 담아 메시지를 보내니 아래와 같이 답신주셨다. 머리 끙끙 풀어낸 문제가 큰 성장에 도움이 된다란 말... 정말 감격스러웠다. SQL, 파이썬을 공부하며 재미는 있었지만, 개념을 숙지했는데도 도통 문제가 풀리지 않아 좌절했던 나날이 있었다.주말 모두를 할애하여 보충학습을 했는데도 나의 학습 상향 속도는 미진했다. 퇴사 후 호기롭게 선택한 이 길에서 난 노력했는데도 안되다며 절망스런 시간들이었다.고개를 축 늘어뜨린채 한숨을 내쉬었지만 포기할 순 없었다. 마음을 다잡아보았다."아직..

너무 어렵다. 사실 여태까지 어렵지 않았던 것은 없었다.첫술에 배부를 수 없다고, 반복해서 보다보면 익숙해지고 잘하게 되겠지.sql도 파이썬도 그랬다. 나아질거란 믿음으로 차근차근 파이팅하자! 요약/나만의 인사이트sorted 함수는 이터러블한(순회가능한) 리스트, 문자열, 튜플을 받아서 리스트로 반환한다.s = "Zbcdefg" answer = sorted(s, reverse=True) print(answer) # ['g', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'Z'] 데이터의 특성에 따라 분포를 고르는 것이 중요하다.데이터 수가 충분하면 → 정규분포데이터 수가 작으면 → 스튜던트 t분포일부 데이터가 전체적으로 큰 영향을 끼치면 → 롱 테일 분포(파레토 분포)범주형 데이터의 독립성 검정이나 적합..

요약/나만의 인사이트분산, 표준변차는 변동성을 측정하는 두가지 주요 척도이다.표준편차는 원래 데이터 값과 동일한 단위로 변환되어 평균으로부터 대략 얼마나 떨어졌는지 확인 할 수 있다. 따라서 분산보다 직관적이라 할 수 있다.상관관계는 두 변수간의 관계를 측정하는 방법이다.1, -1에 가까우면 높은 상관관계를 뜻한다.0에 가까울수록 상관관계가 없음을 말한다.여러 변수들의 상관관계를 나타내는 것을 다변량 분석이라고 한다.pairplot(두변수간 상관관계 여러개), heatmap(색깔로 표시) 그래프로 표시할 수 있다.새롭게 알게 된 것1. 통계의 종류 기술통계 데이터를 요약하고 설명하는 통계 - 특정 대표값으로 요약단, 데이터 중 이상치라는게 항상 존재할 수 있으니 이 부분 유념해야 함.평균, 중앙값, 분..

요약/나만의 인사이트어려운 SQL문제를 풀 땐 문제 구조화 → 사용되는 테이블, 컬럼, 조건 고려 → 문제 재정의를 하면 도움이 된다.즉 구하고 싶은 값과 그것을 구하기 위한 쿼리문을 고려하면 좋다.그리고 단계를 밟아가며 풀어야 한다.만약 값이 틀리더라도 문제 구조화 즉 값을 구하기 위한 논리를 구상하고 실천해가는 것만으로도 실력이 향상될 것이니 계속해서 정진하자.파이썬도 마찬가지! (참고로 파이썬 공부했는데도 못푼다고 신세한탄했는데 나아질거란 믿음으로 차근차근 풀이하니 되더라!! 긍정적인 마인드 가보자고!!)특히 어려웠던 것상품을 구매한 회원 비율 구하기문제https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131534나의 풀이 (문제 구조화 → 필요..

요약/나만의 인사이트select는 행마다 돌며 조건에 맞는 값을 출력해서 조회한다.따라서 @hour = @hour +1 할 경우 1씩 더하며 변수에 저장 후 행마다 돌기 때문에 반복문을 실행하는 것과 같은 효과가 나타난다.단 반복하는 구간을 지정하고 싶으면 where 행이 0부터 시작하길 원하면 변수 초기값을 -1로 셋팅하면 수월하다.파이썬 코드짤 때 요구사항 → 로직정리(이때 첫번째관문, 두번째 관문 등의 거쳐하는 관문을 블록처럼 생각하면 수월하다.)공통으로 거쳐야 하는 요소 (예를들어 빈 반환값 셋팅 anwer = []) 은 상단에 만들어 놓는다.)for문 if문 등은 같은 들여쓰기 위치에 있으면 독립적으로 실행된다.위의 if의 참, 거짓과 상관없이 둘다 실행 if if순서대로 실행, 만약 참이면 참..

요약/나만의 인사이트range(시작숫자, 종료숫자, step)range(3, 6)은 3부터 6직전까지의 숫자들의 컬렉션이다. 3, 4, 5range도 iterable(반복가능한) 타입이다. 즉 순차적으로 접근 가능한 객체를 말한다. 참고로 iterable한 타입은 list, tuple, dictionary, string, range 등이 있다.다만 range의 값을 확인하기 위해서 다른 순서 있는 컬렉션으로 변환해야 한다. list(range(5, 10)) >> [5, 6, 7, 8, 9]if a > b: a, b = b, aa > b 이면 a에는 b를 b에는 a를 담아라list.sort() vs sorted()list.sort() : list 객체 자체를 정렬해주는 함수, 리스트에서만 사용 가능list..

요약/나만의 인사이트디폴트 매개변수(기본 매개변수) : def greet(name=”게스트’)함수의 범위(scope) : Local, Enclosing, Global, Built-in전역변수 - 함수 밖에지역 변수 - 함수 안에 함수 안에 전역변수 활용하고 싶으면 global 써주기car1 = Car() # Car라는 클래스로 인스턴스 car1을 찍은 것__ init __ () : 객체를 찍어낼 때 속성을 부여하는것self 클래스안에 self는 찍히는 객체,자기자신을 나타냄클래스에 대해 더 알아보자클래스는 전체를 아우르는 설계도그래서 각각의 인스턴스를 나타내는 키워드를 self라고 한다. 이를 첫번째 자리에 넣는다.객체 하나하나 다른 이름을 명명하기 어렵기 때문에 self라고 통칭하는 것이다.첫번째 매개..