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Data Analyst KIM
1. RIGHT JOIN 2. DATEDIFF 사용 후 내림차순 & LIMIT 2 SELECT ai.ANIMAL_ID , ai.NAME FROM ANIMAL_INS ai RIGHT JOIN ANIMAL_OUTS ao ON ai.ANIMAL_ID = ao.ANIMAL_ID ORDER BY DATEDIFF(ao.DATETIME, ai.DATETIME) DESC LIMIT 2
1. LEFT JOIN 2. ai.DATETIME > ao.DATETIME 3. ORDER BY SELECT ai.ANIMAL_ID , ai.NAME FROM ANIMAL_INS AS ai LEFT JOIN ANIMAL_OUTS AS ao ON ai.ANIMAL_ID = ao.ANIMAL_ID WHERE ai.DATETIME > ao.DATETIME ORDER BY ai.DATETIME
1. INNER JOIN 2. '2022-01' 데이터만 사용 3. SUM으로 총 판매량 계산 4. 카테고리 GROUP BY SELECT b.CATEGORY , SUM(bs.SALES) AS TOTAL_SALES FROM BOOK AS b INNER JOIN BOOK_SALES AS bs ON b.BOOK_ID = bs.BOOK_ID WHERE bs.SALES_DATE LIKE '2022-01%' GROUP BY b.CATEGORY
SELECT ai.NAME , ai.DATETIME FROM ANIMAL_INS AS ai LEFT JOIN ANIMAL_OUTS AS ao ON ai.ANIMAL_ID = ao.ANIMAL_ID WHERE ao.ANIMAL_ID IS NULL ORDER BY ai.DATETIME LIMIT 3
사이킷런의 Model Selection 모듈에서 제공하는 기능 학습 데이터와 테스트 데이터 세트 분리 교차 검증 분할 및 평가 하이퍼 파라미터 튜닝 1. 학습 데이터와 테스트 데이터 세트 분리 데이터를 분리하기 위해서는 train_test_split을 사용을 해야한다. X_train, X_test, y_train, y_test로 나누게 된다. 그 이유는 정확도를 계산 하려면 실제 값과 같은지 다른지를 파악해야하기 때문이다. X_train과 y_train로 학습을 한다. 여기서 feature는 X_train이 되고 Target은 y_train이 된다. 모델링에서 학습을 한 후 X_test를 이용하여 예측을 수행한다. 예측 결과와 y_test를 비교하여 정확도를 계산한다. 기본 코드는 다음과 같다. 여기서 ..