안녕하세요. JohnComputer 입니다.

오랜만에 글을 적게 되는데요.

요즘 너무 바뻐서 블로그에 글을 쓰고 있지 못하네요 ㅠㅠ
그래도 요번에 간단하게 chatGPT 사용방법, Deepl 소개를 가지고

함께 로또 번호 생성기를 만들어 봅시다.

먼저 모두들 준비가 되어 있겠지만 제일 처음 시작하는 분들을 위해 글 적어보면

Python이 없는 분들은 아래 있는 세팅 따라 하셔서 진행하시면 됩니다.

https://johncom.tistory.com/49

VS Code 글이 있는 줄 알았는데 없네요..?

없어도 소스코드 첨부 드리니 메모장에 이동 시켜서 해도 되요.

메모장으로 넣고 실행하는 방법은 가장 아래에 첨부하겠습니다~

자 가장 먼저 Deepl 사이트를 들어가야겠죠.

번역 사이트 입니다.

https://www.deepl.com/translator

AI 번역기로 단어를 배워간다고 하는데...

실제로 구글 번역기나 파파고는 조금 부자연 스럽게 번역하는 반면에

Deepl은 생각보다 깔끔하게 번역해주거나 의역, 여러 언어가 섞인 문장을 잘 번역해준답니다.

GPT가 아무리 좋아 졌다고 하지만 번역기는 아니기 때문에

번역하고 또 돌리는데 오래걸리기도 하고 잘못된 결과를 가져옵니다.

GPT에게 로또번호 만들어 달라고 하면 안줍니다.
살살 달래야 해요

그래서 아래와 같이 Deepl에 번역을 해줍니다.

https://chat.openai.com/

그런다음 잘 달래주시고

GPT 사이트를 들어갑니다.

그리고 물어보면

이러한 코드를 돌려주네요.

누가 AI아니랄까봐 사람들이 Lotto를 많이 물어 봤군요..

함수를 lottery로 어디서 참고해서 가져왔네요 ㅋㅋㅋㅋ

생각보다 아주 깔끔하게 출력을 해주는 군요.

GPT 이렇듯 간단한 코드들은 정말 잘 찾아서

보여주게 되는데

코드를 짤때에도 

deepl 과 chatGPT를 이용해서 틀을 잡아주고

디테일 하게 만들어 준다면 아주 간단하게 소스 코드를 만들 수 있습니다.

저희는 여기서 이제 추가로

Error (범위 초과), 여러개 출력(금액 입력)을 추가로 넣어 보면 어떨까요??

위 코드에 대한 설명은 주석으로 작성해두었고

 입력은 금액 단위임 1000 * N 개 입력해주시면 됩니다.

VS Code 없이 실행방법이 빠지면아쉬우니깐~

메모장을 열어주고 위 코드를 모두 복사해서 붙혀줍니다.

이후 파일형식 = 모든파일

파일이름 ***.py

인코딩 = UTF-8

저장해주세요.

그리고 윈도우 키 + R -> CMD 열어주세요.

저장한 파일이 있는 경로로 이동을 해야하는데

간단하게 파일이 있는 폴더를 열어주시고 주소창을 누르면

저렇게 복사할 수 있습니다.

복사하셔서

"cd 경로"

"python ***(저장한파일명).py"

이렇게 입력해주시면

cmd 창으로 간단하게 실행할수 있습니다~

안녕하세요 JohnCom입니다.

오늘은 귀찮게 찾아온 운전면허 갱신에 대해서

인터넷, 모바일로 간단하게 하는 방법

작성해보려고 합니다.

지금 제가 진행하면서 글 작성 중입니다.

(좀.. 공단에서 안내를 제대로 작성해주지... 휴...)

준비물 :
운전면허증과 다른 사진의 상반신 촬영 사진 (JPG)
국가에서 진행하는 (직장인)종합검사 시행

https://www.safedriving.or.kr/main.do

해당 사이트로

이동하셔서 아래 링크로 들어간다음

로그인 해줍니다.

이런 절차로 진행 된다고 하네요.

1. 약간동의/행정정보제공

- 아주 간단하게 작성해줍니다.

2. 자기 신고서 작성

- 신체 장애등급 등의 치료 내역 체크

- 질병 자가진단 체크\

3. 건강검진자료 조회결과

여기가 제일 중요한 내용일 것 같습니다.

!! 회사를 다니는 경우 직무에 따라 1년~2년사이에 건강검진을 받을 텐데요.
그런 경우 국민건강보험공단 건강검진 자료 조회로 간단하게 조회가 가능합니다.

4. 사진등록

기존 운전면허 사진과 다르면 됩니다.

jpg파일로 첨부되어야 합니다.

5. 면허증 종류, 수령지 , 날짜 선택

- 모바일 발급 원하시는 경우 IC 카드로 발급 받아주시고 해외에서 운전하실 경우 영문 운전면허 선택해주시면 됩니다.

- 수령의 경우 "운전면허시험장", "경찰서(파출소 아님)" 만 가능합니다. 우편배송은 안되네요 ㅠ

- 수령날짜 선택 해당월의 다음월 (ex. 6월 -> 7월)

아....... 갱신 완료 버튼 누르는데 10시가 넘어버려서.... 여기서 끝나버렸습니다......

하 정말... 어렵네요 갱신하기 여러분들은 꼭 10시 이전에 하세요 (_ _)

안녕하세요 JohnComputer 입니다.

굉장히 오랜만에 글을 올리게 됩니다..

요즘 일이 너무 바뻐서 자주 못 들어오게 되는데요 ㅠㅠ

이번에는 또 학생들에게 도움이 될까.. 싶은 글을 써볼려고 해요

요즘은 정말 AWS만 주구장창 만지는데 개인계정으로 뭔가 작성해서 올릴려니

돈이... #AWS 형 크레딧좀 줘 내가 양질의 글을 써줄게 

1. 리눅스 설치

https://www.vmware.com/kr/products/workstation-player.html

그래서 무료로 리눅스를 다룰 수 있게 Vmware로 친절하게 설명 도와드리겠습니다.

여기로 접속하셔서

무료 다운로드 눌러주세용

자 여기서 실수 하실 수 있는데

저희는 리눅스를 설치할거지

리눅스 OS가 아니고

윈도우 OS이니깐 윈도우 OS버전으로 설치해주세요

아... 잠시만 오래걸리는데?

Vmware 15 버전이 있네요

ㅋㅋㅋㅋ

설치가 취소되었습니다.

자 다시 설치 진행합니다.

여기 노란색에 해제되어 있으실텐데

향상된 키보드 드라이버라고 나오는데

원래는 설치하고 나서

팝업창이 뜨는 내용인데

설치해주시는게 편합니다.

작업관리창이랑 왔다갔다 할때

편합니다.

1. 업데이트 매번 확인할거니 X

2. 고객경험을 줄거니 X

키보드를 설치했으니 YES

재부팅 해주시면 됩니다.

자이제 리눅스를 다운 받으러 갈게요.

2. 리눅스 다운로드

https://www.centos.org/download/

OS는 자신의 선택이지만

AWS를 주로 다룰 현대인이라면

우분투도 좋지만 CentOS 공부하는것이 좋습니다.

아키텍쳐는 아는 분들은 선택하시면 되지만

모른다면 x86_64로 가시면 되요

intel 칩 중.... AMD는....주절주절

모바일 저전력을 ....

이야기가 길어질 것 같아요

맘에 드는 미러사이트로 이동~

종류도 참 많군요

일단.. 저희는 그냥 일반적인 것을 설치하시죠

3. Vmware에 리눅스 설치하기

Create a New virtual machine 누르셔서 설치 진행해주시고

아까 다운로드 받은 리눅스 경로의 iso 이미지

Name은 보여지는 것이니 원하시는대로 하고

user는 root/admin 원하시는대로

비밀번호 . 비밀번호 확인까지 작성해주세요

Vmware에 뜰 가상머신 명입니다.

프로젝트명 해주시면 편해요

맥시멈 disk 설정인데

20GB설정이 추천되는데

전 정말 가볍게 쓸거라

8GB할당해줍니다.

4. 옵션 설정

이후 자세한 옵션 설정을 설정하고 싶으시면

아래 링크에 있는 다른 게시물 보시고 따라하시면 됩니당~

https://johncom.tistory.com/47

안녕하세요 JohnComputer 입니다.

제가 PC를 조립하고 사용한지 10년정도가 되다 보니 이제 슬 보내줄때가 된 것 같습니다.

구동이 안되거나 하는것은 아니지만

이젠 그래픽 카드 변경과 메모리 추가만으로는 도저히 요즘 나오는 게임들을 구동하기에는

제 컴퓨터가 벅차다는 느낌을 자주 받는데요...

10년전 110만원으로 맞춘 컴퓨터를 이제는 보내주고...

견적을 한 번 짜봤습니다.

매번 다른 분들의 컴퓨터만 조립해주고 제 PC는 오랜만이네요.

PC견적은 당연히 국룰인 다나와를 이용했습니다. (협찬일수가 없죠...)

먼저 바로 사양부터 보여드리면

이정도면 완벽합니다.

만족스럽습니다. 못돌리는 게임 없어요 하드하게 4K 돌리는게 아니라면 아주 적당합니다.

아래에는 상세설명~

 1. CPU

CPU는 i7으로 구매를 원하여서 먼저 견적을 뽑아보았고요.

10,11 메인보드

12,13 메인보드가 함께 갑니다.

여기서 이제 견적을 대충 보면

12700 : 40만원 중후반

11700 : 40만원 초반

10700 : 3만원 초중반

대략적으로 가격이 10만원정도 차이가 납니다.

여기에 메인보드 가격을 대충 계산하면 10~12정도 비싸다고 생각이 드는데요.

제 생각에는 하드코어하게 돌릴것이 아니라면 CPU의 성능은 어느정도 상향 평준화가 되었기 때문에

GPU를 가격을 생각해서 CPU를 낮춥니다.

2. 메인보드

인텔 소켓 1200입니다. (호환성 체크)

CPU의 세대가 바뀌었기 때문에 당연히 메인보드는 이제 재고 판매가 이루어 지고 있어 없는 제품도 있습니다.

메인보드는 정말 취향 차이기 때문에 보고 원하시는 회사의 제품을 구매하시면 됩니다.

저는 기가바이트 메인보드를 항상 써왔고 한 번도 고장난적이 없어서 기가바이트 선택했습니다.

(번개맞고 LAN카드 한 번 탔네요... 지금 외장 LAN카드 사용중입니다.)

메모리를 가기에 앞서 Memory 지원 클럭을 먼저 봐야 합니다.

위에는 CPU 지원 아래에는 메인보드 지원입니다.

3. 메모리

저는 오픈에서 사용하지 않기 때문에 비싸고 LED나오는 메모리 카드는 필요가 없습니다.

저에게 필요한건 가성비지요.

국룰 삼성전자 램을 선택합니다.

DDR4-3200 / PC4-25600

아놔... 없습니다 ㅋㅋㅋㅋㅋ

어차피 클럭에 따른 가격은 최상위 메모리 빼고는 없습니다. 오히려 수요에 따른 비싼것만 존재할지도요..

그냥 3200 구매하시면 알아서 2933만큼의 성능이 나기때문에 고르면 됩니다.

전 메모리 16 * 2개 맞춥니다.

 4. 그래픽카드

3060 VS 3060Ti

여기서 고민을 좀 했습니다.

3060과 Ti가 13만원 정도 차이가 나는데

이 차이가 심하냐고 물어본다면 한 10만원 정도 차이가 나는 것 같습니다....

하지만 GPU는 최근 몇년간 너무 비싸졌고 3060으로 게임들의 커버가 가능함과

몇년뒤 업그레이드를 생각하면 그냥 3060가는것이 저는 맞다고 생각했습니다.

취향 차이이지만 그냥 3060 가셔도 충분합니다.

5. 기타 부품

사실 기타부품으로

SSD, 케이스, 파워를 묶었는데요.

SSD는 최근에 가격이 정말 많이 깨졌습니다. 정말 싸졌어요

M.2랑 SATA3 SSD랑 차이가 생각보다 많습니다.

그래서 저는 저렴해진 M2 1TB챙겼습니다.

케이스는 : 그냥 취향... 전 먼지 싸이는게 싫어해서 팬이 많이 없는걸로 갑니다.

파워 : 이것도 취향입니다.

위 사양으로는 700W로 충분하며 800~900까지 보셔도 됩니다.

하지만 전 가성비 충으로 딱 700까지만 맞춥니다.

팬도없고,... 공냉도 아니거든요.. LED도 없어요....

총합 금액

나옵니다.

아! 제가 작성하다 보니 

쿨러를 안넣었는데

기본 CPU컬러 사용하셔도 되고요.

전 어차피 기본팬은 2~3년정도 되면 먼지가 많이 쌓일것이라

먼지가 잘 안쌓이고 소리가 나지 않던 잘만 쿨러 하나 추가했습니다.

가성비 있는 PC 구매 하시길 바라고

궁금한게 있으면 댓글에 남겨주세요.~

안녕하세요.

JohnComputer입니다.

이따금씩 개발 테스트를 진행하다 보면 임의적인 데이터를 넣고 테스트를 진행해야 할때가 많은데요.

그렇다고 또 데이터를 만들기 위해서 까다로운 RDB의 요구 조건을 다 들어주면서 넣다 보면 참 힘듭니다.

또 언제 전부 INSERT VALUES... 하고 있기도 힘들고요.

그렇게 해서 찾게 된 이번 오픈소스! FAKER 사용 방법을 같이 정리해서 올려드리려고 합니다.

1. 기본 데이터베이스 만들기

CREATE DATABASE test

CREATE TABLE Persons
(
PersonID int,
LastName varchar(255),
FirstName varchar(255),
City varchar(255),
RegistDate DateTime
);

- 처음 부터 하시는 분들도 계실 수 있으니 간단한 예제도 넣어서 같이 설명 드리겠습니다.

기본 데이터베이스를 만들게 되면 위 이미지와 같이 Table이 생성됩니다.

2. Python

import pymysql.cursors
from faker import Faker

MYSQL_ENDPOINT = "127.0.0.1"
MYSQL_PORT = 3306
DB_ID = "ID"
DB_PW = "PASSWD"


# DB rows LIST 생성
sql_rows = []

mysqldb = pymysql.connect( host=MYSQL_ENDPOINT, user=DB_ID, password=DB_PW, database="test", port=MYSQL_PORT, charset='utf8mb4')
_Connectiondb = mysqldb.cursor()

# Faker.seed(Number) 데이터 넘버 FIX
fake = Faker()



for _ in range(2000):
    sql_row = '({},'"'{}'"','"'{}'"','"'{}'"','"'{}'"')'.format(fake.random_number(), fake.last_name(), fake.first_name(), fake.city(), fake.date_time())
    sql_rows.append(sql_row)
sql = "INSERT INTO Persons(PersonId, LastName, Firstname, City, RegistDate) VALUES " + ','.join(sql_rows)
#할당 해제
sql_rows = []
_Connectiondb.execute(sql)
mysqldb.commit()

위 코드는 테스트 데이터를 보여드리기 위한 Python입니다.'

아래 주의 사항과 함께 사용방법 적어둘 테니 잘 이용해보시기 바랍니다.

기본 세팅으로 pymysql, Faker를 설치해주셔야합니다.

pip install pymysql, Faker 등을 진행해주세요.

2. 사용형식

3. 사용되는 함수

fake.random_number() : 랜덤넘버
fake.name() : 이름 출력 / fake.first_name(), fake.last_name()
fake.email() : 이메일
fake.city() : 도시
fake.date_time() : Datetime
fake.address() : 주소 (4759 William Haven Apt. 194 West Corey, CA 90152)
fake.country() : 국가 (Nigeria)
fake.random_digit() : 0~9 랜덤 Number
fake.random_number() : 자릿수와 상관 없는 Number

기타 함수

https://faker.readthedocs.io/en/master/providers/baseprovider.html

안녕하세요. JohnComputer입니다.

이번에 컴퓨터를 교체하기 위해서 자료를 이동중에 있는데요.

이전에 공부하던 자료들이 조금 남아서 공유차원에서 올려 두려고 이렇게 글을 씁니다.

시험에 나오는 필수 내용들을 시험전에 출력해서 바로 보고 시험치러 들어가려고 따로 정리해둔 파일들입니다.

ADSP 준비 필기 (필수 암기)

1장

1. 특성

1. 존재적 특성 : 객관적 사실 (FACT 기반)

2. 당위적 특성 : 추론, 예측 ( 기대에 의한 추정 )

2. 유형

3. 지식경영 핵심 이슈

4. DIKW

5. OLTP / OLAP

- OLTP : 컴퓨터가 데이터베이스를 액세스 하고, 바로 처리 결과를 돌려 보내는 형태

(Transaction Processing) 복잡하고 정규적인 데이터를 바로바로 존나 빠름 -> 예측가능

- OLAP : 다차원적인 데이터를 대화식으로 분석하는 기술

(Analytical Processing) 단순한데 분석이니깐 오랜 많은 데이터를 정적으로 천천히 분석 함. -> 예측불가

6. 간단 용어

- ERP : 경영자원의 효과적 이용이라는 관점에서 통합적으로 관리하고 경영의 효율을 주는 시스템.

- SCM : 기업이 외부 공급업체 또는 제휴업체와 통합된 정보시스템으로 연계하여 시간과 비용 최적화.

자재구매, 생산, 제고, 유통, 판매, 고객 데이터로 구성된다

- CRM : 고객관계관리. 기업이 고객과 관련된 모든자료 분석 통합 하여 고객 맞춤 서비스 하는 것.

1-6 기출문제

1. 다음 중 정성 데이터는?

1) 풍향 2) 습도 3) 기상특보 4) 1시간 강수량

2. 다음 중 암묵지와 형식지의 상호작용과 상관 없는 것은?

1) 공통화 2) 내면화 3) 연결화 4) 추상화

3. 개인에게 내재된 경험을 객관적인 데이터로 문서나 매체에 저장, 가공, 분석 하는 과정은?

1) 연결화 2) 내면화 3) 표출화 4) 공통화

기출문제 답 : 3,4,3

＊＊빅데이터

1. 빅데이터의 정의

가트너 그룹의 더그래니의 3V

3V : 양 (Volume), 다양성 (Variety), 속도 (Velocity)

+

4V : 가치(Value) / 시각화 (Visualiztion) / 정확성 (Veracity)

2. 빅데이터의 기능 비유

3. 과거에서 현재로의 변화

4. 빅데이터 활용 기본 테크닉

5. 빅데이터 시대의 위기 요인

- 책임 원칙 훼손 : 범죄 예측 프로그램에 의해 범행을 저지르기 전 체포

- 데이터 오용

- 책임원칙 훼손

- 사생활 침해

-> 사생활 침해 문제를 해결하기 위한 적극적인 보호장치를 강구하는 방법은?

- 개인정보를 사용하는 사람이 직접 책임지는 책임제의 도입.

-> 사생활 침해를 막기 위해 개인정보를 무작위 처리하는 등의 방지 기술은?

- 난수화

6. 딥러닝 관련 분석 기법

- LSTM

- RNN

- Autoencoder

7. 딥러닝 오플소스와 관련이 있는 것

- Caffe

- Tensorflow

- Theano

8. 1차원적인 분석 - 시험출제 중요내용만

9. 데이터 사이언티스트/사이언스

: 다양한 방법으로 복잡한 대용량 데이터를 찾고 서로 연결하고 의미있는 정보를 추출함.

: 하드 Skill + 소프트 Skill을 겸비해야함.

- 구성요소

- 분석적영역 : 수학, 확률모델, 머신러닝, 분석학, 패턴 인식과 학습

- IT : 시그널 프로세싱, 프로그래밍, 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우스 .. 컴퓨터관련

- 비즈니스 분석 : 커뮤니케이션, 스토리텔링, 프리젠테이션

10. 데이터 사이언스에 인문학적 사고

- 디버전스 동역학이 작용하는 복잡한 세계화

- 비즈니스 중심이 제품생산에서 체험 경제를 기초로 한 서비스로 이동

- 경제의 논리가 생산에서 최근 패러다임인 시장 창조로 변화

11. 간단 용어

데이터 웨어하우스 : 시간성을 가지는 비휘발성 데이터의 집합.

데이터 레이크 : 정제되지 않은 자연스러운 상태의 아주 큰 데이터 세트.

2 장

1. 분석대상 What-How 도표

2. 목표 시점 별 분석 기획 방안

과제 중심적인 접근 방식 : 바로 앞에 당면한 과제를 빠르게 해결

Speed & Test / Quick & Win / Problem Solving

장기적인 마스터 플랜 방식 : 지속적인 분석 내재화

Accuracy & Deploy / Long Term View / Problem Definition

3. 분석 기획시 고려사항

1) 가용 데이터에 대한 고려

- 관련 데이터의 파악

- 빠짐없이 문제를 도출하고 식별

2) 적절한 활용방안과 유즈케이스 탐색 필요.

- 비즈니스 케이스 확보

3) 장애요소들에 대한 사전 계획 수립

- 이행 저해 요소 관리

- 분석 모형의 안정적 성능 확보

- 조직 역량으로 내재화를 위한 변화 관리

- 비용대비 효과의 적정한 비용

4. 분석 방법론

- 절차 / 방법 / 도구와 기법 / 템플릿과 산출물

5. 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소 :

고정관념 / 편향된 생각 / 프레이밍 효과

6. 방법론에 따른 모델

1) 폭포수 모델 : 대표적인 하향식 모델, 단계를 순차적으로 진행하는 방법, 이전단계가 완료되어야 넘어감.

2) 프로토타입 모델 : 일부분을 우선 개발하여 시범 사용 후 요구를 받아 개선 작업을 시작함.

3) 나선형 모델 : 반복을 통해 점증적으로 개발하는 방법, 복잡도가 상승한다는 단점이 있음.

7. 방법론의 구성

8. KDD 와 CRISP-DM

** 연관 문제 **

CRISP-DM 방법론의 모델링 단계에서 수행하는 Task 는 무엇인가?

- 모델링 기법 선택

- 모델 테스트 계획 설계

- 모델 작성

- 모델 평가

9. 빅데이터 분석 방법론 - 5단계

분석 기획 -> 데이터준비 -> 데이터 분석 -> 시스템 구현 -> 평가 및 전개

가장 많은 피드백 이동

10. 비즈니스 모델 기반 문제 탐색

- 업무

- 제품

- 고객

- 규제와 감사

- 지원 인프라

11. 비즈니스 모델 분석 기회 발굴의 범위 확장

** 연관문제

비즈니스 모델 캔버스의 채널에 대한 기능은?

-> 판매하는 영역, 고객에게 전달하는 경로등을 가지고 있다. AS는 미포함.

12. 분석 과제 관리를 위한 5가지 주요 영역

13. 마스터 플랜 수립 프레임 워크

1) 우선순위 고려 요소

- 전략정 중요도

- 비즈니스 성과 / ROI

- 실행 용이성

2) 적용 범위 / 방식 고려요소

- 업무 내재화 적용 수준

- 분석 데이터 적용 수준

- 기술 적용 수준

14. ROI 관점에서 빅데이터의 핵심 특징

- 크기 / 다양성 / 속도 -> 투자비용 요소 (3V)

- Value 가치 -> 비즈니스 효과 (4V)

15. 거버넌스 체계

: 단순히 대용량 데이터 수집이 아닌 어떤 목적으로 어떻게 데이터를 활용할 것인가를 정하고 방향을 잡는 것.

구성요소

- Process / System / Data / Human Resource / Organization

16. 데이터 분석 수준진단

분석 분비도

- 분석업무 / 분석 인력,조직 / 분석기법 / 분석 데이터 / 분석 문화 / 분석 인프라

분석 성숙도

- 도입 / 활용 / 확산 / 최적화

17. 데이터 거버넌스 구성요소

- 원칙 : 게이터 유지관리 지침 가이드 / 보안,품질 기준, 변경 관리

- 조직 : 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임 / DBA, DA, 데이터 아키텍트

- 프로세스 : 데이터 관리를 위한 활동과 체계 / 작업절차, 모니터링, 측정 활동

18. 데이터 거버넌스 체계

- 데이터 표준화 / 데이터 관리 체계 / 데이터 저장소 관리 / 표준화 활동

3장

1.데이터 처리

- DW, DM의 데이터를 가져와 분석에 활용한다.

- ODS는 정제된 데이터이다.

- 어디서든 데이터를 가져와 활용할 수 있지만 가급적 ODS에서 데이터 전처리 후 DW, DM과 결합하여 사용.

2. 시각화

- 시각화는 가장 낮은 분석

- 복잡한 분석보다도 더 효율적 (보이기 때문)

- 빅데이터 분석에서 필수

- SNA분석에 활용 (발전된 형태)

- 텍스트 마이닝에서의 워드 클라우드를 통한 그래프화 (발전된 형태)

- polygon, heatmap, mosaic graph 등의 그래프 작업 (발전된 형태)

** 공간 분석 = Spatial Analysis = GIS

3. 탐색적 자료 분석 (EDA)

- 점차적의로 특이한 점이나 의미있는 데이터를 도출하고 분석하여 줄여 나가는 것.

- 구조적 관계를 알아내기 위한 기법들의 통칭.

4. EDA의 4가지 주제

- 저항성의 강조, 잔차 계산, 자료변수의 재표현, 그래프를 통한 현시성

5. 통계분석

- 기술통계 : 표본이 가지고 있는 정보를 쉽게 파악하기 위해 숫자 or 그래프로 표현하는 절차.

- 추측(추론)통계 : 표본의 표본 통계량으로부터 모집단의 모수에 관해 통계적으로 추론하는 절차.

6. 데이터마이닝

- 대용양의 자료로부터 정보를 요악하고 미래에 대한 예측을 목표로 자료에서 관계, 패턴, 규칙등을 탐색하고

모형화 함으로써 유용한 지식을 추출하는 분석방법

- 데이터에 있는 패턴을 파악해 예측하는 분석으로 데이터가 크고 정보가 다양할수록 보다 활용하기 유리한 분석

7. 데이터마이닝의 방법론

- 데이터베이스에서의 지식탐색

- 기계학습

- 패턴인식

** 관련 문제

1. 데이터 마이닝 모델링에 대한 설명.

- 데이터마이닝 모델링은 통계적 모델링이 아니므로 지나치게 통계적 가설이나 유의성에 집착하지 말자.

- 굳이 다양한 옵션을 줘서 도출할 필요는 없다.

- 분석데이터를 학습 및 테스트 데이터로 6:4, 7:3, 8:2 비율로 상황에 맞게 실시한다.

- 훈련 및 테스트 성능에 큰 편차가 없으면서 예상 성능을 만족한다면 중단한다.

2. 모델링 성능을 평가함에 있어, 데이터 마이닝에서 활용하는 평가 기준

- 정확성 / 정밀도 / 리프트 / 디텍트 레이트 / 리프트

3. 시물레이션 활용 평가 기준

- Throughput, Average Waiting Time, Average Queue Length, Time in system 등의 지표 활용

4장

4장 - 데이터마트

1.요약변수

- 고객 + 상품 + 채널 종합

- 분석에 맞게 종합한 변수

- 데이터 분석을 위해 만들어진 변수

- 재활용성이 높음.

- 기준갑의 의미해석이 애매할 수 있다.

2.파생변수

- 매우 주관적

- 논리적 타당성이 뒷받쳐 줘야 함.

- 세분화, 고객행동 예측, 캠페인 반응 예측에 잘 활용되어짐.

reshape : 변수를 조합해 요약 변후와 파생변수를 쉽게 생성하여 데이터 마트르 구성할 수 있는 패키지

- melt () / cast() 핵심 함수 존재.

- melt() -> 원테이터 형태로 만드는 함수.

- cast() -> 요약 형태로 만드는 함수.

cast 이용 방법 -> cast(df명, 칼럼명 [+] 칼럼명 [~] 값이될칼럼명 )

melt 이용 방법 -> melt(df명, id = c("기준칼럼명“,”기준칼럼명2“, 조건) -> 조건은 na.rm=TRUE - 결측값제외

ddply : d(데이터) -> d(데이터프레임)

사용법 -> ddply(df(명), ~칼럼명, 요약방법(summarize), groupmean=mean(그룹기준))

3. 결측값

- is.na : 결측값이 NA인지 여부를 판단하여 반환하는 함수

- knnImputation() : NA값을 K 최근 이웃 분류 알고리즘을 사용하여 대치하는 함수 k개 주변 이웃까지의 거리 고려 가중 평균한 값을 대치해 주는 함수

- rfImpute() : 랜덤 포레스트 모형은 결측값이 있으면 에러발생 -> 랜덤 포레스트 패키지에서 NA결측값 대치하는 함수

4. 이상값

- 의도치 않은 값

- 목적과 부합하지 않는 값

- 그냥 이상하게 입력된 값.

** 의미있는 이상값은 제거하지 않는다.

* 이상값 인식 방법

- ESD : 평균으로 3 표준편차 이상 떨어진 값.

* 극단값 절단 방법

- 기하평균을 이용한 제거

- 10% 절단 ( 상,하위 5%값 제거 ) - 데이터 손신율 때문에 잘 이용안함.

- 극단값 조정 : 상한값 하한값 벗어난 값들을 하한, 상한값으로 바꾸어 활용.

안녕하세요.

JohnCom입니다.

오늘은 그토록.. 여자친구가 가고 싶어했던 군위 식당에 가게 되었습니다.

성시경이 방문하고 많은 인파로 웨이팅이 있는 곳이죠.

저는 차를 끌고 가서 소주는 못먹었지만 술먹기에 딱 좋은 곳이 였습니다.

성시경에 먹을텐데~ 방송에 나왔어요

대구에 살면서 정말 맛있는 국밥집을 많이 다녀보았는데요.

제가 생각했을때 가장 맛있던 국밥집 2~3위 정도 하는 것 같습니다.

사실... 마음속 1위는 신마산국밥... 너무 유명하죠?

토요일 3시쯤 방문했는데 사람들이 줄서 계셨고요.

국밥집이 양쪽으로 있어서 대기줄은 생각보다 빨리 빠졌습니다.

저기 왼쪽 하고 오른쪽 이렇게 있습니다.

아 혹시! 방문하실때 못찾을 수 있어서 꿀팁 하나 설명드리면

저기 !! 이미지에 있는 저기 길로 중앙상가 안으로 드러가시면

실내로 편하게 들어가실 수 있어요

쭉~ 들어가시면 줄서있는 가게는 한 곳 뿐이니 바로 찾으실거에요.

여기 간판에서 부터 맛집 포스 흘러주시고~

가격은 8000원 입니다. 역시 국밥은 가성비 최강입니다.

모든 가격 비교는 국밥으로 비교하는게 경상도 사람들 국룰인거 아시죠?

( 이게 국밥 몇그릇이야~ )

육라면은 손님이 너무 몰릴때는 안되는 것 같습니다 ( 물어보진 않고 옆테이블 엿들었어요 )

아주 깔끔한 기본찬 입니다.

저는 양파를 정말 많이 먹어서 양파는 꼭 있어야 합니다.

저는 돼지국밥

여자친구는 고기밥 이렇게 주문했고요.

보시다싶이 고기가 아주 넉넉하이 들어가 있습니다.

고기밥은 돼지국밥 국물을 어느정도 주십니다.

말아드시지 않는 분들은 고기밥이 더 좋을 수 도 있어요 ㅎㅎ

그리고, ! 밥은 더 필요하면 언제든지 이야기 해달라고 하셨어요 !

혹시나 고기밥 시키실 분들은 참고하시라고 고기도 확대해 봐요 ㅎㅎ

국밥랭킹 2~3위 등록해두었으니 만경관 갈때 여기는 필수로 들렸다가 가야겠어요 ㅎㅎ

+++ 주차는 중앙로 국룰 경상감영공원 아시죠?? 

안녕하세요.

JohnCom 입니다.

계속 사진첩에 담아두고 올리지 못한 맛집을 오늘 계속해서 올리는데요.

이번에 가게된 양곱창 집을 소개해드리려고 합니다.

로드뷰를 먼저 보면

사진 처럼 주차장이 넓게 되어 있어서 주차 걱정은 안하셔도 될것 같아요

주차장이 꽉 차면 중간에 주차를 하고 사장님한테 이야기하시면 알아서 발렛 해주십니다.

기본찬 세팅은 이렇게 나오고요

나오자마자 배고파서 후다닥 먹다보니 조금 비워져 있어요 ;;; ㅎㅎ

이곳의 양곱창 보다 더 맛있는건 저기 저 동치미 국물입니다.

정말 맛있어요.

노릇노릇 불판위에 구어지는 중입니다.

아 굽는것에 대해 두려움이 있어도 괜찮습니다.

사장님이 오셔서 구워주실거에요.

숯불에 굽다 보니 더욱 맛있습니다.

양대창 특성상 불나는 것 조심 또 조심해주세요.

보니깐 전골 드시는 분들이 계셨는데 저희는 그냥 구이만 시켜서 먹었습니다.

위에서 말씀 드린것 처럼 화력이 쌔니깐 꼭 조심해서 드세요 ㅎㅎ