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[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] EDA TEST 3 / 올림픽 데이터 분석 !! 해당 데이터 분석시 한계점 !! 해당 데이터는 공식 데이터([국제스포츠정보센터](https://gsic.sports.or.kr/com/cop/game/game_info.do?partCode=1))와 차이가 있음. 대한민국 데이터 누락예시: 2008년 베이징올림픽 역도 48kg 은메달 임정화 누락 복식/단체 종목의 경우 한 종목에서 여러명이 메달을 획득하지만, 국가 순위 집계시 1개로 집계됨동일 종목인 경우 1개로 계산하는 것이 용이단, 3,4위 모두에 동메달을 주는 경우 한 나라에서 동메달 2개 획득시 문제 발생대한민국 사례: 1992년 바르셀로나 올림픽 실제 탁구 남성복식 2팀 준결승 진출로 및 패배로 동메달 2개 획득당시 준결승 진출시 동메달 수여, 총 4명 이 자료에서는 누가 누구와 복식조를 .. 공감수 2 댓글수 0 2024. 8. 23.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] MySQL & Workbenck 설치 / SQL 문법 / DDL, DML, DCL / SQL 기초 Mysql 설치 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 1. 설치 후 터미널에서 bin 폴더로 들어가기cd /usr/local/mysql/bin/ 2. bin 위치에서 sql 실행되는 것 확인./mysql -u root -p 3. sql 정상 실행되면 control + D로 sql 종료 4. cd 입력으로 홈 디렉토리로 돌아가 paths 파일 vi 편집기 열기 5. 환경변수를 추가해준다.# shift + G 입력 -> 맨 아래로 커서 이동# i 입력 -> 편집모드/usr/local/mysql/bin# 입력 후 ESC# :wq 입력 -> 저장 후 종료 6. 터미널 종료 후 새 창 열고 홈 디렉토리에서 sql 실행mysql -u root -p 여기서 정상실행되어야 하지만.. .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 19.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] EDA 학습과제 2 / 웹데이터 크롤링 / 유가분석 주유소 웹데이터 크롤링 및 유가분석 웹데이터 주소오피넷 (https://www.opinet.co.kr/user/main/mainView.do) -> 싼 주유소 찾기 -> 지역별 필요한 정보주유소명, 주소, 브랜드, 휘발유 가격, 경유 가격, 셀프 여부, 세차장 여부, 충전소 여부, 경정비 여부, 편의점 여부, 24시간 운영 여부, 구, 위도, 경도 필요한 모듈 importfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.chrome.options import Optionsfrom selenium.webdriver.chrome.service import Servicefrom bs4 i.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 17.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] Cartogram (카르토그램) / EDA 인구분석 1 - 3 인구 분석 개요- 인구 소멸 위기 지역 파악- 인구 소멸 위기 지역의 지도 표현- 지도 표현에 대한 카르토그램 표현 데이터 읽고 인구 소멸 지역 계산하기import numpy as np, pandas as pd, matplotlib as plt, set_matplotlib_hangul, warningswarnings.filterwarnings(action='ignore')%matplotlib inlinepopulation = pd.read_excel('../data/07_population_raw_data.xlsx', header = 1)# fillna(method='pad') pad 옵션은 null값 바로 앞 값을 가져와서 채움 / backfill: 뒷 값을 가져와서 채움population.fill.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 15.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 데이터 수집 및 시각화 / Naver API 1 - 2 Naver API 네이버 API 사용 등록- 네이버 개발자 센터 ('https://developers.naver.com/main/') 에서 어플리케이션 등록 및 환경 추가 네이버 검색 API 사용하기- 개발 가이드 https://developers.naver.com/docs/serviceapi/search/blog/blog.md 참고 - urllib: http 프로토콜에 따라서 서버의 요청/응답을 처리하기 위한 모듈- urllib.request: 클라이언트의 요청을 처리하는 모듈- urllib.parse: url 주소에 대한 분석# 네이버 검색 API 예제 - 블로그 검색import osimport sysimport urllib.requestclient_id = 발급받은 클라이언트 idclient_sec.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 14.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] Prophet / forecast / EDA 시계열 분석 1 - 2 forecast 시계열 분석 prophet 설치하기conda install pandas-datareaderconda install -c conda-forge fbprophetpip install prophet import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np%matplotlib inline **kwargs로 함수 작성def plotSinWave(**kwargs): """ plot sine wave y = a sin(2 pi f t + t_0) + b """ endTime = kwargs.get('endTime', 1) sampleTime = kwargs.get('sampleTime', 0.01) amp = kwargs.get('.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 12.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] EDA 학습과제 1 / 스타벅스 이디야 매장 데이터 분석 EDA 학습과제 1 : 이디야 매장의 위치는 스타벅스 매장의 위치와 관련이 있는가? 1. 스타벅스 매장정보 정리from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byurl = 'https://www.starbucks.co.kr/store/store_map.do?disp=locale'driver = webdriver.Chrome()driver.get(url) 서울 지역 선택# 서울 지역 선택seoul_select = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#container > div > form > fieldset > div > section > article.find_store_cont > arti.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 9.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] Selenium / BeautifulSoup / 데이터 수집 및 시각화 / 유가분석 1 - 5 Selenium Basic: 웹브라우저를 원격 조작하는 자동화 도구 BeautifulSoup만으로 웹데이터를 얻을 수 없는 경우접근할 웹 주소를 알 수 없을 때자바스크립트를 사용하는 웹페이지웹브라우저로 접근하지않으면 안될 때 위와 같은 경우 Selenium을 사용하여 웹데이터를 얻을 수 있다. Selenium 설치conda install selenium Webdriver 사용하기 webdriver import 및 webdriver로 실행할 웹페이지 지정from selenium import webdriverdriver = webdriver.Chrome()driver.get('https://www.naver.com/') webdriver 종료# 현재 활성화된 브라우저 창을 종료한다.driver.clo.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 8.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 시카고 맛집 웹데이터 분석 및 시각화 / 웹데이터분석 3 - 5 시카고 맛집 데이터 분석 - 메인페이지 구글에 'chicago magazine the 50 best sandwiches' 검색하여 상단 웹페이지 링크 사용총 51개 페이지에서 각 가게의 정보를 가져오기 fake-useragent 설치pip install fake-useragent from urllib.request import Request, urlopenfrom bs4 import BeautifulSoupfrom fake_useragent import UserAgenturl_base = 'https://www.chicagomag.com/'url_sub = 'chicago-magazine/november-2012/best-sandwiches-chicago/'url = url_base + url_sub# .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 6.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] BeautifulSoup / 크롤링 / 웹데이터 분석 1 - 2 BeautifulSoup Basic BeautifulSoup 설치conda install -c anaconda beautifulsoup4pip install beautifulsoup BeautifulSoup importfrom bs4 import BeautifulSouppage = open('../data/03. zerobase.html', 'r').read()soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')# prettify() : 들여쓰기print(soup.prettify()) html 태그 조회# 제일 상단의 p 태그를 조회한다.soup.p 단일 선택 : find, select_one# class_, id_ 인자값을 통해 조회할 수 있다.# class : . / id : #.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 5.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] Folium 지도 시각화 / 서울시 범죄 검거 현황 4 - 6 서울시 범죄현황 데이터 시각화 기본 설정import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom matplotlib import rcplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falserc('font', family='Arial Unicode MS')get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') 상관관계 확인# pairplot 강도, 살인, 폭력에 대한 상관관계 확인# kind : scatter, kde, hist, regsns.pairplot(data=crime_anal_norm, vars = ['살인', '강도', '폭력'], kind='reg', height=3); # 인구수, CCT.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 4.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] Google Maps API / Seaborn / 서울시 범죄 검거 현황 2 - 3 Google Maps API 구글맵 conda 설치conda install -c conda-forge googlemaps Google Cloud에서 Google Map API Key 받기.프로젝트 생성 후 'geocoding API' 설치. API 제한 설정 후 사용 import googlemapsgmaps_key = 발급받은 키 입력gmaps = googlemaps.Client(key=gmaps_key) 출력 데이터 확인gmaps.geocode('서울영등포경찰서', language='ko') 정보 얻기# 장소 정보 gettmp[0].get('geometry')['location'] # 위도 경도 getprint(tmp[0].get('geometry')['location']['lat'])print(tmp.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 8. 1.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 데이터 경향 / 이상치 강조 / 서울시 CCTV 현황 데이터 분석 5 / Pandas pivot_table / 서울시 범죄 검거 현황 1 - 2 데이터의 경향 표시 인구 수와 소계 컬럼으로 scatter plot 그리기def drawGraph(): plt.figure(figsize=(14, 10)) plt.scatter(data_result['인구수'], data_result['소계'], s=50) plt.xlabel('인구수') plt.ylabel('CCTV') plt.grid(True) plt.show() drawGraph() Numpy를 이용한 1차 직선 만들기 np.polyfit(): 선형관계를 도출할 계수 계산# 인구수를 x축, 소계를 y축으로 1차식 계산, 선형관계 도출fpl = np.polyfit(data_result['인구수'], data_result['소계'], 1)fpl# array([1.1.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 1.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] Pandas Merge / matplotlib 기초 / 데이터 시각화 / 서울시 CCTV 현황 데이터 분석 3 - 4 CCTV 데이터 훑어보기# 데이터 조회CCTV_Seoul.sort_values(by='소계', ascending=False).head(5)# 기존 컬럼이 없으면 추가, 있으면 수정CCTV_Seoul['최근증가율'] = ( (CCTV_Seoul['2016년'] + CCTV_Seoul['2015년'] + CCTV_Seoul['2014년']) / CCTV_Seoul['2013년도 이전'] * 100)CCTV_Seoul.sort_values(by='최근증가율', ascending=False).head() 인구현황 데이터 훑어보기pop_Seoul.drop([0], axis=0, inplace=True)pop_Seoul.head()# 구별 column의 집합 및 개수 출력pop_Seoul['구별'].uniqu.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 30.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] Pandas, DataFrame / 서울시 CCTV 현황 데이터 분석 2 Pandas: python에서 R만큼의 강력한 데이터 핸들링 성능을 제공하는 모듈단일 프로세서에서 최대 효율이며 코딩이 가능하고 응용 가능한 엑셀로 받아들여도 됨 Pandas는 통상 pd / numpy는 통상 npimport pandas as pdimport numpy as np Series: index와 value로 이루어져 있음한 가지 데이터 타입만 가질 수 있음# pd.Series(value값, dtype=데이터타입 지정)pd.Series([1, 2, 3, 4], dtype=np.float64) numpy 배열 사용pd.Series(np.array([1, 2, 3])) pd.Series({"Key": "Value"}) data = pd.Series([1, 2, 3, 4])data % 2 DataF.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 29.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] EDA / 환경설정 / 서울시 CCTV 현황 데이터 분석 1 환경설정1. 홈페이지에서 conda와 home brew 설치2. 터미널에서 conda 버전확인conda --version3. conda 버전 업데이트conda update conda4. 앞으로 사용할 가상환경 생성conda create -n 가상환경이름 python=파이썬 버전 지정5. 해당 가상환경 활성화conda activate 가상환경이름+ 가상환경 비활성화conda deactivate6. 가상환경 현황 확인conda env list+ 가상환경 삭제conda env remove -n 가상환경이름7. 주피터 설치conda install jupyter8. 필요한 추가 패키지 설치conda install ipythonconda install matplotlibconda install seaborncond.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 26.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 알고리즘 문풀 선형 검색import randomnums = random.sample(range(1, 21), 10)print(f'Numbers: {nums}')search = int(input('Search Number: '))result = -1for i, n in enumerate(nums): if n == search: result = i breakif result >> Search Result 이진 검색nums = [1, 2, 4, 6, 7, 8, 10, 11, 13, 15, 16, 17, 20, 21, 23, 24, 27, 28]search = int(input('Search Number: '))def found_num(basic, target): start, end =.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 7. 24.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 알고리즘 5 - 7 근삿값: 특정 값에 가장 가까운 값을 근삿값이라고 한다. 평균: 여러 수나 양의 중간값을 갖는 수를 평균이라고 한다. 재귀 알고리즘: 실행 과정에서 자기 자신을 호출하는 것# 등차수열 재귀함수 구현start = int(input('a1 입력: '))difference = int(input('공차 입력: '))end = int(input('n 입력: '))def sequence(a, ing, e): print(f'{e}번째 항의 값: {a}') print(f'{e}번째 항까지의 값: {ing}') if e == end: return a += difference ing += a return sequence(a, ing, e + 1)sequence(start, st.. 공감수 0 댓글수 3 2024. 7. 23.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 알고리즘 1 - 4 선형검색: 선형으로 나열되어 있는 데이터를 순차적으로 스캔하면서 원하는 값을 찾는다.보초법 : 마지막 인덱스에 찾으려는 값을 추가, 찾는 과정을 간략화한다. 이진검색: 정렬되어 있는 자료구조에서 중앙값과의 크고 작음을 이용해서 데이터를 검색한다. 순위: 수의 크고 작음을 이용해서 수의 순서를 정하는 것 버블정렬: 인접한 인덱스의 값을 순차적으로 비교하면서 큰 숫자를 끝으로 옮기는 알고리즘array = [2, 5, 4, 3, 1, 8, 7, 6, 9]def bubble_sort(array): # 9 n = len(array) for i in range(n - 1): # 0 ~ 7 / 0 ~ 6 / ... for j in range(n - i - 1): .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 22.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 자료구조 문풀 1 - 3 리스트import randomrandom_nums = random.sample(range(1, 101), 10)evens, odds = [], []for n in random_nums: if n % 2 == 0: evens.append(n) else: odds.append(n)print(f"짝수: {evens}, 개수: {len(evens)}개")print(f"홀수: {odds}, 개수: {len(odds)}개")friends = []for _ in range(5): f = input("친구 이름 입력: ") friends.append(f)up = sorted(friends)down = sorted(friends, reverse=True)print(f"친구들.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 19.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 자료구조 5 - 9 튜플(Tuple): 불변한 자료형으로 생성된 후 그 값을 변경할 수 없다.()을 이용해서 선언하며 생략 가능하다. 데이터 구분은 ','을 이용한다.숫자, 문자열, 논리형 등 모든 기본 데이터를 같이 저장할 수 있으며 또 다른 컨테이너 자료형 데이터를 저장할 수 있다.리스트와 마찬가지로 인덱스를 가지고 있으며 인덱스를 사용하며 특정 위치의 아이템을 조회할 수 있다. in, not in: in, not in 키워드를 사용하여 아이템의 존재 유무를 알 수 있다.str = ['a', 'b', 'c']if 'a' in str: print('yes') # yes if 'a' not in str: print('yes') # 미출력 str_2 = 'apple'if 'p' in str_2: .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 18.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 자료구조 1 - 5 자료구조: 컨테이너 자료형의 데이터 구조컨테이너 자료형 : 여러 개의 데이터가 묶여있는 자료형 자료구조는 각각의 컨테이너 자료형에 따라서 차이가 있으며파이썬의 대표적인 자료형은 리스트(List), 튜플(Tuple), 딕셔너리(Dic), 세트(Set)가 있다. 리스트(List): 배열과 같이 여러 개의 데이터를 나열한 자료구조[]를 이용해서 선언하고, 데이터 구분은 ','를 사용한다.숫자, 문자열, 논리형 등 모든 기본 데이터를 같이 저장할 수 있으며 리스트에 컨테이너 자료형 데이터를 저장할 수 있다.len()으로 리스트의 길이를 구할 수 있으며, 리스트 길이란 리스트에 저장된 아이템 개수를 뜻한다. 인덱스(Index): 아이템에 자동으로 부여되는 번호표리스트 아이템은 인덱스를 이용해서 조회 가능하다. e.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 17.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 기초수학 문풀 1- 3 약수와 소수import randomnum = random.randint(100, 1000)print(f'num: {num}')for n in range(1, num+1): soinsu_flag = 0 if num % n == 0: print(f'[약수]: {n}') soinsu_flag += 1 if n != 1: flag = True for i in range(2, n): if n % i == 0: flag = False break if flag: print(f'[소수]: {n}') soinsu_flag += 1 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 16.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 기초수학 1 - 7 약수: 어떤 수를 나누어 떨어지게 하는 수 소수: 1과 자신만을 약수로 가지는 수 (1은 제외) 소인수: 약수 중 소수인 숫자 소인수분해: 1보다 큰 정수를 소인수의 곱으로 나타낸 것EX) 20의 소인수분해 : 2^2 * 5 공약수: 두 개 이상의 수에서 공통된 약수 최대공약수: 공약수 중 제일 큰 수 유클리드 호제법: x, y의 최대공약수는 y, r(x%y)의 최대공약수와 같다.EX) 12와 36의 최대공약수 : 3x y r12%36=1236%12=312%3=0나머지가 0일 때 까지 나눗셈한다. 공배수: 두 개 이상의 수에서 공통된 배수 최소공배수: 공배수 중 가장 작은 수 진법: 특정 숫자 몇 개를 사용하여 수를 표시하는 방법EX) 2진법 : 0, 1 (2개)8진법 : 0, 1, 2, 3, 4, 5.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 15.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 파이썬 중급 문풀 2 - 4 모듈 1# calculator.pydef grade_calculator(s1, s2, s3, s4, s5): def total_grade(): total = s1 + s2 + s3 + s4 + s5 print(f"총점: {total}") return total def avg_grade(): avg = total_grade() / 5 print(f"평균: {avg}") return avg def pass_fail(): grades = [s1, s2, s3, s4, s5] pass_or_not = True for grade in grades: if grade >.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 12.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 파이썬 중급문풀 1 함수 1 def add(n1, n2): return print(f'{n1} + {n2} = {n1 + n2}')def sub(n1, n2): return print(f'{n1} - {n2} = {n1 - n2}')def mul(n1, n2): return print(f'{n1} * {n2} = {n1 * n2}')def div(n1, n2): return print(f'{n1} / {n2} = {n1 / n2}')def mod(n1, n2): return print(f'{n1} % {n2} = {n1 % n2}')def flo(n1, n2): return print(f'{n1} // {n2} = {n1 // n2}')def exp(n1, n2): return prin.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 10.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 파이썬 중급 5 - 9 변수# 변수는 객체의 메모리 주소를 저장하여 객체를 참조한다.class Car: def __init__(self, color, length): self.color = color self.length = length def do_stop(self): print('STOP!!') def do_start(self): print('START!!')# 변수 = 객체car_1 = Car('red', 200)# car_1 변수가 가지고있는 주소값을 사용하여 do_stop() 실행car_1.do_stop() # STOP!! 얕은 복사 & 깊은 복사class Car: def __init__(self, color, length): sel.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 9.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 파이썬 중급 1 - 4 함수# 내장 함수print('Hello python')numbers = [1, 2, 3, 4, 5]numbers.sort()numbers.reverse()# 사용자 함수def function1(num): print(num) function1(1) # 1 인수, 매개변수# n -> 매개변수, m -> 인수(인자)def function2(n): print(n) function2(m)# 매개변수가 n개일 때, *을 사용한다.def function3(*numbers): for number in numbers: print(number, end = '') print() function3(1, 2, 3, 4, 5) # 12345 return# return 키워드는 함.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 8.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 파이썬 기초문풀 5 반복문 5gear_a = int(input('GearA 톱니수 입력: '))gear_b = int(input('GearB 톱니수 입력: '))a, b = gear_a, gear_bcount = 0while a != b: count += 1 if b % gear_a != 0: b = gear_b * count b_count = count a = gear_a * count print(f'gearA: {a}, gearB: {b}')print(f'최초 만나는 톱니수(최소공배수): {b}톱니')print(f'gearA 회전수: {count}회전')print(f'gearB 회전수: {b_count}회전') 반복문 6for i in range(2021, 2032): .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 7.
[데이터 취업 스쿨 스터디 노트] 파이썬 기초문풀 4 - 5 조건문 3import randomcom_num = random.randint(1, 2)user_select = int(input('홀/짝 선택: 1.홀 \t 2.짝 '))if com_num == 1: if user_select == com_num: print('빙고!! 홀수!!!') else: print('실패!! 홀수!!!')else: if user_select == com_num: print('빙고!! 짝수!!!') else: print('실패!! 짝수!!!')import randomcom_num = random.randint(1, 3)user_select = int(input('가위, 바위, 보 선택: 1.가위 \t 2.바위 \.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 6.

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