Daily plan

🌞오전

- SQL 코드카타 110, 111, 112
- 10시 머신러닝 특강 (군집)

🔥 오후

- 머신러닝 강의 실습 !!
- 머신러닝 특강 복습 언제하지......

🌝 저녁

- TIL 제출해 !!!!

이번주 목표

• 머신러닝 강의 완강
• 머신러닝 특강 정리&복습
• 파이썬 스탠다드반 정리&복습
• 머신러닝 강의 실습 끝내기!
• SQL 코드카타 하루 3문제 이상

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SQL 코드카타

Q110 - Product Price at a Given Date

select id.product_id,
    case when rnk=1 then new_price else 10 end as price
from (select distinct product_id
    from products) id
    left join 
    (select *, rank() over(partition by product_id order by change_date desc) as rnk
    from products
    where change_date<='2019-08-16') p
    on id.product_id=p.product_id
where rnk=1 or rnk is null

• 더 깔끔하게 정리를 하려면
  • join을 할 때 rnk=1 조건을 넣어주고
  • coalesce 함수를 사용하여 null->10으로 변환
  • CTE 사용

with latest_price as (
	select product_id, new_price,
    	rank() over(partition by product_id order by change_date desc) as rnk
    from products
    where change_date<='2019-08-16'
)

select p.product_id,
	coalesce(lp.new_price, 10) as price
from (select distinct product_id from products) p
	left join lastest_price lp
    on p.product_id=lp.product+id and lp.rnk=1

Q111 - Last Person to Fit in the Bus

Q112 - Count Salary Categories

헉 실습하다가 코드카타 깜박했다,,, 나머지 공부 해야겠다,, ㅜ.ㅜ

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아티클 스터디

데이터 시각화(3) - 데이터 속 거짓말 발견하기

• 요약 : 시각화가 불러 일으키는 부정확한 정보 전달, 시각적 오해 판별하기
• 주요 포인트 :
  • 막대 그래프
    • 기준선이 0인지 확인
    • y축 확인 → 값의 크기, 물결선 표시 등을 주의
  • 선 그래프
    • 스케일을 확인 → 2개의 다른 y축을 가지는 그래프를 겹쳐 그릴 때 스케일에 따라 해석이 완전히 달라질 수 있음
    • 누적값으로 눈속임하는 경우도 주의
  • 파이 차트
    • 전체 합이 100%인지 확인
    • 2D 차트를 3D로 만들면 왜곡 위험이 있음
  • 시각화가 만들어진 배경과 맥락을 반드시 살펴보고 이해해야 함

인사이트

• 시각화는 한 눈에 빠르게 정보를 전달할 수 있지만, 그만큼 우리 뇌는 시각 정보를 직관적으로 인식하여 해석하므로 부정확한 정보 전달이나 시각적 오해, 왜곡을 불러일으킬 수 있다. 따라서 시각화를 제공하는 입장에서도 책임감을 가지고 잘못된 정보 공유가 이루어지지 않도록 항상 유의해야 하며, 시각화를 제공받는 입장에서도 늘 비판적으로 바라보는 태도를 갖춰야 한다.

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일기

실습하다가 하루가 다 갔다...
근데 아직 끝까지 못함..ㅜ
낼부터 프로젝트 시작인데 우리 조.... 괜찮겠지....?

5조 믿을게여,, 화이팅👍💪❤🔥