[TIL#15 250311] 강의 안 들어도 지식이 알아서 쌓여줬으면 좋겠다

강민지·2025년 3월 11일
내일배움캠프
2

데이터분석_TIL

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Daily plan

🌞오전 

- 데일리 스크럼
- 코드카타 SQL 3문제 
- 코드카타 Python 5문제
- 아티클 스터디

🔥 오후

- 빅분기 3과목 강의
- 데이터 리터러시 강의
- 파이썬 개인 과제

🌝 저녁

- 강의 못들은 거 다 듣기
- 데일리 스크럼 + TIL 제출

SQL 코드카타

Q64 - 헤비 유저가 소유한 장소

SELECT *
FROM PLACES
WHERE HOST_ID IN (
    SELECT HOST_ID
    FROM PLACES
    GROUP BY HOST_ID
    HAVING COUNT(ID)>1
    )
ORDER BY ID

나는 WHERE절에 서브쿼리를 작성하는 방식을 선택 했지만, 다음과 같이 JOIN을 활용해서 풀이할 수도 있다.

SELECT P1.*
FROM PLACES P1
    INNER JOIN (SELECT HOST_ID, COUNT(ID) CNT_ID
                FROM PLACES 
                GROUP BY HOST_ID) P2
    ON P1.HOST_ID=P2.HOST_ID
WHERE P2.CNT_ID>1
ORDER BY P1.ID

Q65 - 우유와 요거트가 담긴 장바구니

SELECT CART_ID 
FROM CART_PRODUCTS
WHERE NAME='Yogurt' OR NAME='Milk'
GROUP BY CART_ID
HAVING COUNT(DISTINCT NAME) = 2
ORDER BY CART_ID

언제쯤 DISTINCT랑 친해질 수 있을까? 요거트나 우유를 구매한 정보만 추출해서 CART_ID로 묶어주고, 각 CART_ID마다 중복 제거해서 개수를 세었을 때 2개가 되는 것들을 골라내면 되는 문제였는데 DISTINCT를 생각해내지 못해서 오래 걸렸다!!


결국 챗지피티한테 힌트 구걸함..ㅋㅋ
(챗지피티한테 힌트 물어보는 거 생각도 못했는데, 오전에 튜터님께서 파이썬 공부 팁과 함께 이런 방법도 있다는 것을 알려주셨다.. 감사합니다ㅜ.ㅜ)

Q66 - 조회수가 가장 많은 중고거래 게시판의 첨부파일 조회하기

SELECT CONCAT('/home/grep/src/',F.BOARD_ID,'/',F.FILE_ID,F.FILE_NAME,F.FILE_EXT) FILE_PATH
FROM (SELECT BOARD_ID 
      FROM USED_GOODS_BOARD 
      ORDER BY VIEWS DESC 
      LIMIT 1) B
    JOIN USED_GOODS_FILE F
    ON B.BOARD_ID=F.BOARD_ID
ORDER BY F.FILE_ID DESC

분명 맞게 작성한 것 같은데 자꾸 틀렸다고 해서 당황했다. 한참을 째려보다가 CONCAT에서 FILE_NAME을 빼먹었다는 걸 아주 뒤늦게 발견...ㅎㅎ;

Python 코드카타

Q13 - 자릿수 더하기

def solution(n):
    x=0
    while(n>0):
        x += n%10
        n = n//10
    return x

난 이걸 그냥 while문을 사용해서 단순하게 계산했는데

def sum_digit(number):
    if number < 10:
        return number
    return number%10 + sum_digit(number//10)

이렇게 재귀함수를 이용해서 풀 수도 있는 거였다니...!!! 한 수 배우고 갑니다,,

def sum_digit(number):
    return sum([int(i) for i in str(number)])

이것도 나보다 훨씬 깔끔하다. 나도 이런 방법을 바로바로 떠올리고 싶다ㅜ.ㅜ

Q14 - 약수의 합

def solution(n):
    sum = 0
    for i in range(1,n//2+1):
        if n%i==0:
            sum+=i
    return sum+n

이걸 최대한 간략하게 줄이면 다음과 같다.

def solution(n):
	return num + sum([i for i in range(1, (num // 2) + 1) if num % i == 0])

어차피 내용은 똑같은데 무조건 줄여쓰는 게 더 좋은 건 아닐 것 같다.

Q16 - x만큼 간격이 있는 n개의 숫자

def solution(x, n):
    answer = []
    while len(answer)!=n:
        answer.append(x)
        x+=answer[0]
    return answer
def number_generator(x, n):
    return [i * x + x for i in range(n)]

answer이라는 리스트를 만들고 while문으로 하나씩 append하는 것보다,
걍 범위를 n으로 정하고 for문을 사용해서 바로 리스트로 만들어 리턴하면 훨씬 간단한 코드가 되는구나..

아티클 스터디

A/B테스트 제대로 이해하기(1)

  • 요약 :
    • A/B 테스트의 표면적인 목적은 ‘목표 달성을 휘한 방안으로 A안과 B안 중 무엇이 더 효과가 좋은지 파악하는 것’
    • 하지만 실제로 우리는
      • 두 실험 결과가 상당히 크거나 확실하길 바라고
      • 실험이 공정하게 진행되길 바라고
      • 실험 결과가 이례적이거나 우연이 아니길 바람
    • 이와 같은 심층적인 목적 달성을 위해서는 A/B 테스트의 설계 및 결과 해석 과정이 더욱 구체적이고 세밀하게 이루어져야 함
  • 주요 포인트 :
    A/B테스트를 단순히 트래픽을 절반으로 나누거나 변수를 하나만 설정하거나, 더 나은 결과를 보여주는 방안을 선택한 수 배포하는 것이라고 정의할 수 없다. 우리는 A/B테스트를 통해 표면적인 결과보다 더욱 구체적인 결과를 얻길 원한다.
  • 인사이트 :
    A/B 테스트를 채용공고에서만 가끔씩 봤을 뿐, 정확히 어떤 방식으로 수행되는지 공부해본 적은 없었다. 이 글을 읽기 전에는 A/B 테스트를 단지 ‘기계적인 시뮬레이션을 통해 수치적으로 더 나은 결과를 선택하는 것’ 정도로만 생각했다. 이번 아티클을 읽으면서 A/B테스트가 단순 비교에 그치면 안된다는 것을 깨달았다. 또한, 비단 A/B 테스트 뿐만 아니라 데이터 분석을 배우면서 매번 느끼는 것은 ‘누가 분석을 하느냐’가 정말 중요하다는 것이다. 정해진 답이 있는 게 아니라 ‘예측’을 하는 과정이기 때문에 더 그런 것 같다. SQL이나 파이썬, 시각화 등의 스킬을 공부하는 것도 중요하지만, 주어진 과제에 대하여 다각도로 고민하고 넓은 시야로 문제를 바라보는 등의 태도를 갖추는 것도 매우 중요하다는 걸 잊지 않아야겠다.

데이터 리터러시

데이터 리터러시란?

  • 데이터를 읽고, 이해하고, 비판적으로 분석하여 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력
  • 데이터 수집과 데이터 원천, 데이터 활용법 및 데이터를 통한 핵심지표를 이해하는 것
  • 올바른 질문을 던질 수 있게 함

데이터 분석 접근법

  1. 문제 및 가설 정의
  2. 데이터 분석
  3. 결과 해석 및 액션 도출

데이터 분석이 목적이 되지 않도록 항상 '왜?'를 생각해야 함

1. 문제 정의

  • 분석하려는 특정 상황, 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술을 의미하며, 프로젝트의 목표를 설정하고 분석 방향을 결정하는 단계

    문제 정의 예제
    - 상황
    : 3개월 전부터 자사 제품 사용자 수 감소, 포인트 이벤트의 효과도 없어 보임, 자사 제품 내 서비스 중 A보다 B가 더 안 좋은 상황, 사용자가 줄어 수입도 감소함
    - 문제 정의
    사용자 수가 감소하고 있음 -> 원인 (근본적인 문제가 아님)
    포인트 이벤트의 효과가 없음 -> 근본적 문제가 아님
    서비스 B의 상황이 좋지 않음 -> 근본적 문제가 아님
    수입이 감소함 -> 가장 중요한 문제라고 판단 가능 (더 명확한 정의가 필요)

  • 문제 정의는 복잡하고 시간이 소요되는 과정이며, 항상 문제를 올바르게 정의 하였는지에 대한 물음을 가지고 임해야 함

문제 정의 방법론

  • MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)
    • 문제 해결 및 분석에 널리 사용되는 접근 방식
    • 문제를 상호 배타적이면서, 전체적으로 포괄적인 구성요소로 나누는 것
    • MECE를 통해 복잡한 문제를 체계적으로 분해하고, 구조화된 방식으로 분석 가능
    • 분류 기준이 명확한지, 서로 중복되고 누락된 정보가 존재하는 지 잘 확인해야 함
  • Logic Tree
    • MECE 원칙을 기반으로, 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해하는 데 사용
    • 상위 문제에서 시작해 하위 문제로 계층적 접근
    • 일반적으로 도표 형식으로 표현 -> 쉽게 파악 가능

2. 데이터의 유형

정성적 데이터 (Qualitative Data)

  • 사람의 경험, 관점, 태도 등 주관적인 요소를 포함하는 비수치적 정보
  • 대부분 텍스트, 비디오, 오디오 형태로 존대
  • 정형화, 구조화 되어있지 않음 (데이터를 구조화하기 어려움)
  • 새로운 현상이나 개념에 대한 이해를 심화하기 위해 사용

정량적 데이터 (Quantitative Data)

  • 양적 측정과 분석을 통해 얻을 수 있는 수치적으로 표현된 정보
  • 숫자 형태이므로 통계적 분석에 유리함
  • 객관성을 가지며 지표로 만들기에 용이
  • 설문조사, 실험, 인구 통계, 지표 분석 등에 활용

정량적 데이터 vs 정성적 데이터

정량적 데이터정성적 데이터
유형정형 데이터 / 반정형 데이터비정형 데이터
특징 및 관점여러 요소의 결합으로 의미 부여객체 하나가 함축된 의미 내포
주로 객관적 내용주로 주관적 내용
구성 및 형태수치나 기호, 데이터베이스, 스프레드 시트문자나 언어, 웹 로그, 텍스트 파일
위치DBMS, 로컬 시스템 등 내부웹사이트, 모바일 플랫폼 등 외부
분석통계 분석 시 용이통계 분석 시 어려움

일기

확실히 인터넷강의 듣는 거 너무 안 맞는다... 늘 생각하는 거지만 정말 안맞아...
문제 풀면서 공부하는 건 재밌는데 강의만 들으려고 하면 집중력이 나가리된다.ㅜㅜ
그래도 들어야지...

내일은 차라리 강의 듣는 걸 오전에 해치워버리고 집중력 떨어질 때 문제 풀이를 해봐야겠다!

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