일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- 구글애널리틱스
- 감사인사
- 데이터문해력
- 벚꽃개화시기
- 니다
- 알파줄거리
- Google Analytics
- 구글애널리틱스4
- 영화 올드 줄거리
- Python
- GA
- 독서
- 6시 기상
- 얼음여왕
- 벚꽃
- ㅂㅂ
- 데이터 분석
- 프로그래머스
- 코오롱베네트
- 명상
- 미라클 모닝
- 수명예측 인공지능
- 기사스크랩
- 티스토리
- 코딩
- 채용공고
- GA4
- Today
- Total
목록데이터 분석 (145)
Data Analyst KIM
1. 문제 설명 2. 문제 3. 예시 3. 내 코드 - SUM(Weight) OVER(ORDER BY Turn)을 통해서 누적 합 계산 - 조건절과 LIMIT를 이용하여 1개의 값을 출력 WITH t AS ( SELECT Turn , person_id , person_name , Weight , SUM(Weight) OVER(ORDER BY Turn) AS total FROM Queue ORDER BY Turn desc ) SELECT person_name FROM t WHERE total
대시보드 동작(Action) Filter Action Highlight Action URL Action Go to Sheet Parameter & Parameter Action Set & Set Action Go to Sheet 사용자가 빠르게 관련된 대시보드,워크시트,스토리로 이동할 수 있음 버튼을 이용해서 한 대시보드에서 다른 대시보드로 이동하기 위의 사진처럼 대시보드 간 연결을 하기 위해서 Go to Sheet를 사용한다. 일단 탐색을 대시보드에 가져와야한다. 편집 단추에 다음과 같이 입력하고 확인을 누룬 후 Alt+클릭 시 Map Dashboard로 이동함!! 다음은 해당 Sales를 클릭했을 때 Customer_List를 볼 수 있는 시트 이동을 해보자. 일단 여기서는 필터를 이용해서 이동을 할..
문제 풀이 1. 부모 노드가 없는 경우 => Root 2. 부모노드가 있고, 자신이 부모노드인 경우 => Inner 3. 나머지 => Leaf SELECT id , (CASE WHEN p_id IS NULL THEN 'Root' WHEN id IN (SELECT p_id FROM Tree) THEN 'Inner' ELSE 'Leaf' END) AS 'type' FROM Tree ORDER BY id
설명 문제 예시 Buy이면 -price , Sell이면 price를 집계 SELECT stock_name , SUM(CASE WHEN operation = 'Buy' THEN -price ELSE price END) AS capital_gain_loss FROM Stocks GROUP BY stock_name
대시보드 동작(Action) Filter Action Highlight Action URL Action Go to Sheet Parameter & Parameter Action Set & Set Action 대시보드 동작을 사용하는 이유는 시트들 간의 연결을 하기 위해서 Filter Action - 필터를 통해서 원하는 데이터만 볼 수 있음 원본 시트 동작 실행 조건 마우스오버 선택 메뉴 대상 시트 선택을 해제할 경우의 결과 필터링된 값 유지 모든 값 표시 모든 값 제외 위 테이블에서 Highlight Talbe의 값을 클릭하면 Spark Line이 바뀜 Highlight Action - 강조를 하고 싶을 때 사용할 수 있음 위의 그래프에서 3개의 카테고리 모두에 해당되는 월의 정보를 텍스트로 나타내고 ..
자연어 처리를 이용한 영화 리뷰 감성분석 모델 만들기 Step1. 코랩 노트북 초기화하기 오른쪽 상단의 링크 접속, [내 드라이브에 복사] 진행 [런타임 → 런타임 유형 변경]을 클릭하고 [GPU]나 [TPU] 둘 중 하나 선택 (GPU 사용 권장) Step2. 각종 설정하기 패키지 설치 구글 드라이브 연동 모델 환경 설정 랜덤 시드 고정 로거 설정 # 의존성 패키지 설치 !pip install ratsnlp # 구글드라이브와 연결 from google.colab import drive drive.mount('/gdrive', force_remount=True) # 모델 환경 설정 import torch from ratsnlp.nlpbook.classification import Classificatio..