jojoon2786 님의 블로그

1. 단순선형회귀단순선형회귀란 ?하나의 독립 변수(X)와 하나의 종속 변수(Y) 간의 관계를 직선으로 모델링하는 방법회귀식Y = β0 + β1X, 여기서 β0는 절편, β1는 기울기특징독립 변수의 변화에 따라 종속 변수가 어떻게 변화하는지 설명하고 예측한다.데이터가 직선적 경향을 따를 때 사용함.간단하고 해석이 용이하다.데이터가 선형적이지 않을 경우 적합하지 않다.단순선형회귀는 어떨 때 사용하는가 ?- 하나의 독립변수와 종속변수와의 관계를 분석 및 예측할 때광고비(X)와 매출(Y) 간의 관계를 분석할 때현재의 광고비를 바탕으로 예상되는 매출을 예측 가능import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.lin..

유의성 검정1. A/B 검정A/B 검정이란 ?두 버전 (A와 B) 중 어느 것이 더 효과적인지 평가하기 위해 사용되는 검정 방법.마케팅, 웹사이트 디자인 등에서 많이 사용됨.사용자들을 두 그룹으로 나누고, 각 그룹에 다른 버전을 제공한 후, 반응을 비교목적) 두 그룹 간의 변화가 우연이 아니라 통계적으로 유의미 한지를 확인import numpy as np import scipy.stats as stats # 가정된 전환율 데이터 group_a = np.random.binomial(1, 0.30, 100) # 30% 전환율 group_b = np.random.binomial(1, 0.45, 100) # 45% 전환율# t-test를 이용한 비교t_stat, p_val = stats.ttest_ind(gro..

1. 모집단과 표본모집단(Population) : 관심의 대상이 되는 전체 집단. ex) 한 국가의 모든 성인표본(Sample) : 모집단에서 추출한 일부. ex) 그 국가의 성인 중 일부를 조사 표본을 사용하는 이유 ?1) 현실적인 제약비용과 시간접근성2) 대표성표본의 대표성 : 잘 설계된 표본은 모집단의 특성을 반영할 수 있음. 이를 모집단 전체에 일반화3) 데이터 관리데이터 처리의 용이성 : 작은 표본은 데이터 처리와 분석이 훨씬 용이함.데이터 품질 관리 : 작은 표본에서는 데이터 품질을 더 쉽게 관리하고, 오류나 이상값을 식별하여 수정 가능4) 모델 검증 용이모델 적합도 테스트 : 표본 데이터를 사용하여 통계적 모델을 검증할 수 있음. 모델이 표본 데이터에 잘 맞는다면, 모집단에도 잘 맞을 가능성..

문제 설명 "명예의 전당"이라는 TV 프로그램에서는 매일 1명의 가수가 노래를 부르고, 시청자들의 문자 투표수로 가수에게 점수를 부여합니다. 매일 출연한 가수의 점수가 지금까지 출연 가수들의 점수 중 상위 k번째 이내이면 해당 가수의 점수를 명예의 전당이라는 목록에 올려 기념합니다. 즉 프로그램 시작 이후 초기에 k일까지는 모든 출연 가수의 점수가 명예의 전당에 오르게 됩니다. k일 다음부터는 출연 가수의 점수가 기존의 명예의 전당 목록의 k번째 순위의 가수 점수보다 더 높으면, 출연 가수의 점수가 명예의 전당에 오르게 되고 기존의 k번째 순위의 점수는 명예의 전당에서 내려오게 됩니다. 이 프로그램에서는 매일 "명예의 전당"의 최하위 점수를 발표합니다. 예를 들어, k = 3이고, 7일 동안 진행된 가수..

문제 설명 다음은 어느 의류 쇼핑몰의 온라인 상품 판매 정보를 담은 ONLINE_SALE 테이블과 오프라인 상품 판매 정보를 담은 OFFLINE_SALE 테이블 입니다. ONLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며, ONLINE_SALE_ID, USER_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 온라인 상품 판매 ID, 회원 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다.동일한 날짜, 회원 ID, 상품 ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재합니다. OFFLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며, OFFLINE_SALE_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 오프라인 상품 판매 ID, ..

1. 기술통계와 추론통계1) 기술통계데이터를 요약하고 설명하는 통계 방법평균, 중앙값(median)*, 분산, 표준편차 등중앙값 : 데이터셋을 크기 순서대로 정렬했을 때, 중앙에 위치한 값분산 : 데이터 값들이 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는가, 데이터의 흩어짐 정도       ◎ 분산이 크다 --> 데이터가 넓게 퍼져있다.       ◎ 분산이 작다 --> 데이터가 평균에 가깝게 모여있다.       ◎ 데이터 값에서 평균을 뺀 값을 제곱한 후, 이를 모두 더하고 데이터의 개수로 나눠서 구함.표준편차 : 분산과 의미는 같음. 분산의 제곱근데이터에 대한 대략적인 특징을 간단하고 쉽게 알 수 있음. 단, 데이터 중 예외(이상치)라는게 항상 존재할 수 있고, 데이터의 모든 부분을 확인할 수 있는 것은 아님...

문제빈 병 a개를 가져다주면 콜라 b병을 주는 마트가 있을 때, 빈 병 n개를 가져다주면 몇 병을 받을 수 있는지 계산하는 문제입니다. 기존 콜라 문제와 마찬가지로, 보유 중인 빈 병이 a개 미만이면, 추가적으로 빈 병을 받을 순 없습니다. 상빈이는 열심히 고심했지만, 일반화된 콜라 문제의 답을 찾을 수 없었습니다. 상빈이를 도와, 일반화된 콜라 문제를 해결하는 프로그램을 만들어 주세요. 콜라를 받기 위해 마트에 주어야 하는 병 수 a, 빈 병 a개를 가져다 주면 마트가 주는 콜라 병 수 b, 상빈이가 가지고 있는 빈 병의 개수 n이 매개변수로 주어집니다. 상빈이가 받을 수 있는 콜라의 병 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한 사항1 ≤ b 정답은 항상 int 범위를 넘지 ..

문제 설명 다음은 고객의 정보를 담은 MEMBER_PROFILE테이블과 식당의 리뷰 정보를 담은 REST_REVIEW 테이블입니다. MEMBER_PROFILE 테이블은 MEMBER_ID, MEMBER_NAME, TLNO, GENDER, DATE_OF_BIRTH는 회원 ID, 회원 이름, 회원 연락처, 성별, 생년월일을 의미합니다. REST_REVIEW 테이블은 다음과 같으며, REVIEW_ID, REST_ID, MEMBER_ID, REVIEW_SCORE, REVIEW_TEXT,REVIEW_DATE는 각각 리뷰 ID, 식당 ID, 회원 ID, 점수, 리뷰 텍스트, 리뷰 작성일을 의미합니다. 문제MEMBER_PROFILE와 REST_REVIEW 테이블에서 리뷰를 가장 많이 작성한 회원의 리뷰들을 조회하는 S..

문제 설명 다음은 어느 자동차 대여 회사의 자동차 대여 기록 정보를 담은 CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 테이블입니다. CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며, HISTORY_ID, CAR_ID, START_DATE, END_DATE 는 각각 자동차 대여 기록 ID, 자동차 ID, 대여 시작일, 대여 종료일을 나타냅니다. 문제CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 테이블에서 대여 시작일을 기준으로 2022년 8월부터 2022년 10월까지 총 대여 횟수가 5회 이상인 자동차들에 대해서 해당 기간 동안의 월별 자동차 ID 별 총 대여 횟수(컬럼명: RECORDS) 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해..

1. 윈도우 함수란?윈도우 함수는 SQL에서 집계 함수와 비슷하게 데이터를 집계하지만, 전체 데이터 집합이 아닌 특정 "윈도우" 또는 "슬라이스"에 대한 집계를 수행합니다. 각 행에 대해 계산을 수행하며, 그룹화된 데이터가 아닌 개별 행에서 결과를 계산합니다. 2. 윈도우 함수의 주요 구성 요소PARTITION BY : 데이터를 분할할 기준을 설정합니다. 이 구문으로 데이터 집합을 여러 파티션으로 나누어 각 파티션 내에서 윈도우 함수를 적용합니다.ORDER BY : 윈도우 함수가 계산될 순서를 정의합니다. 정렬된 순서에 따라 함수 결과가 달라질 수 있습니다.ROWS/ RANGE : 윈도우의 범위를 정의합니다. 특정 범위의 행을 지정할 수 있습니다.3. 윈도우 함수를 사용하는 이유는 ?1) 행별 계산 수행..