Connecting the Dots

📁 필요한 상황 1. Series의 값을 변환 또는 대체 2. DataFrame의 컬럼 값을 변환 또는 대체 🔎 방법 1. map 문법Series.map()매핑 딕셔너리에 없는 값 → NaN 예제 1. 딕셔너리 사용grade_mapping = { "bronze": 0, "silver": 1, "gold": 2, "vip": 3}df = df.assign( grade_level=lambda x: x["grade"].map(grade_mapping)) 예제 2. 함수 사용df["length"] = df["Grade"].map(lambda x: len(x)) 💻 방법 2. replace 문법Series.replace()매핑 딕셔너리에 없는 값 → 그대로 유지 ..

📁 기본 문법 문법# 컬럼 1개 추가df.assign(column_name=컬럼 내용)# 컬럼 여러 개 추가df.assign( column_name_1=컬럼 내용 1, column_name_2=컬럼 내용 2) 예제df.assign( double_score=df["score"] * 2) 🔎 응용 사례 1. assign + lambda두 개 이상의 컬럼 계산한 새 컬럼 만들 때한번에 여러 개의 컬럼 추가할 때df.assign(total=lambda x: x["qty"] * x["price"])# lambda x는 assign 안에서 전체 df를 가리킴 -> x["column"] 사용 가능 2. assign + transform groupby 후 집계df.assign( z_s..

📁 답안 문제☑ link 최종 답안SELECT P.product_id, CASE WHEN SUM(U.units) = 0 THEN 0.0 -- 0으로 나누기 문제 방지 위함 WHEN SUM(U.units) IS NULL THEN 0.0 -- 문제의 조건에 따라 NULL일 때 0으로 출력되도록 함 ELSE ROUND(SUM(P.price * U.units) / SUM(U.units), 2) END AS average_priceFROM Prices PLEFT JOIN UnitsSold UON P.product_id = U.product_idAND U.purchase_date BETWEEN P.start_date AND P.end_dateGROUP BY P.product_i..

📁 답안 문제☑ link 최종 답안SELECT id, SUM(CASE WHEN month = 'Jan' THEN revenue END) AS Jan_Revenue, SUM(CASE WHEN month = 'Feb' THEN revenue END) AS Feb_Revenue, SUM(CASE WHEN month = 'Mar' THEN revenue END) AS Mar_Revenue, SUM(CASE WHEN month = 'Apr' THEN revenue END) AS Apr_Revenue, SUM(CASE WHEN month = 'May' THEN revenue END) AS May_Revenue, SUM(CASE WHEN month..

📁 예제 1. % 사용 문제employees 테이블에서 fitst_name에 "sun"이 포함된 직원 리스트 찾기 답안SELECT *FROM employeesWHERE first_name LIKE "%sun%"; 🔎 예제 2. _ 사용 문제employees 테이블에서 직원번호가 6자리이고, "1111"로 시작하는 직원 리스트 찾기 답안SELECT *FROM employeesWHERE emp_no LIKE ('1111__'); -- 결정되지 않은 숫자는 '_'로 표시 🔎 예제 3. _ 사용 문제employees 테이블에서 1970년대에 태어난 직원 리스트 찾기birth_date컬럼은 'yyyy-mm-dd' 형식 답안SELECT *FROM employeesWHERE birth_date L..

📁 답안 문제☑ link 최종 답안WITH student_subject AS ( SELECT * FROM Students S, Subjects J),examination AS ( SELECT student_id, subject_name, COUNT(*) AS attended_exams FROM Examinations E GROUP BY student_id, subject_name)SELECT s.student_id, s.student_name, s.subject_name, CASE WHEN e.attended_exams IS NULL THEN 0 ELSE e.attended_exams END AS atte..

📁 필요한 상황 연속되는 숫자, 연도, 날짜 등 만들 때 사용date2000-01-012000-02-012000-03-012000-04-012000-05-012000-06-012000-07-01 🔎 연도 테이블 생성 예시 템플릿WITH RECURSIVE cte_name AS ( -- 시작 연도: 2000년 SELECT 2000 AS year UNION ALL -- 재귀: 5씩 증가 SELECT year + 5 FROM cte_name -- 종료 조건: 2040년까지 WHERE year 결과물year200020052010201520202025203020352040 💻 날짜 테이블 생성 예시 템플릿WITH RECURSIVE ..

최종 프로젝트 📁 피드백 우리 조 피드백전처리 꼼꼼하게 하는 것이 데이터 분석 과정에서 중요하다.언급량 분석, tf-idf, 감성 점수까지 분석하는 과정이 좋았다. 다른 조 피드백분석 결과와 도입 후 효과를 발표 자료에 더 넣으면 좋을 것작은 데이터셋을 사용할 때는 교차검증을 하고, 신뢰구간을 함께 제시하면 좋다.LLM, RAG 활용한 데이터 분석은 수요가 많다. AI 엔지니어 쪽으로 어필할 수 있다. 🔎 WIL 파이프라인 설계의 중요성파이프라인 설계를 구체적으로 해야 혼선이 생기지 않는다. 예를 들면 전처리 과정, 각 전처리 기준, 사용 방법, 코드 원리 등을 꼼꼼하게 정리한다.ex) 1차 정규화 기준: 멀티워드 띄어쓰기 제거, 부분 일치 대치설계한 내용에 대한 피드백을 받고 수정한다. ..

ppt 구상 📁 3. 가설 설정 희소성 가설명품 주얼리·시계 매출 성장 요인희소성: 최근 명품 가방은 대중성 높아졌으나, 주얼리는 아직 희소성이 있다고 판단되어 투자 가치 인정받음지난해(2024년) 국내 백화점에서 판매 중인 글로벌 명품 주얼리 브랜드 6곳(까르띠에·불가리·반클리프 아펠·티파니·부쉐론·샤넬주얼리)의 총매출은 1조 7828억원으로 전년 대비 19% 증가가설가격 인상 키워드는 부정적 반응이 많으나, 일부 긍정적 반응이 있을 것이다.가품 이슈가 있었던 브랜드는 부정 감성 비율이 높을 것이다. TPO 가설명품 주얼리·시계 매출 성장 요인일상에서 주얼리·시계를 자신의 개성·정체성을 드러내는 수단으로 인식해 수요 증가백화점업계 관계자, “코로나19 발생 이전 국내 명품 주얼리·시계는 예물로 ..

ppt 구상 📁 2. 분석 기획 문제 정의: 현재 상황글로벌 명품 시장 성장세 둔화컨설팅 기업 베인앤컴퍼니: “지난해(2024년) 개인용 럭셔리 시장은 3810억 달러(약 558조 원)로 전년보다 2% 감소한 것으로 추산된다”며 “코로나19가 크게 확산한 2020년을 제외하면 2008년 이후 처음으로 줄어든 것”이라고 말했다.컨설팅 기업 베인앤드컴퍼니, 이탈리아 명품 브랜드 협회 알타감마 보고서: 명품 시장은 올해(2025년) 최대 5%까지 줄어들 것으로 전망된다.국내 명품 시장 성장세 둔화최근 2년간 지속된 소비 위축(25년 2월) 6일 백화점 업계에 따르면 가방과 의류 등 명품 패션의 지난해 매출은 전년 대비 5~11%가량 소폭 성장에 그친 것으로 집계됐다. 코로나19 전후인 2018~2022년..