데이터분석_TIL

비전공자로서 데이터 분석이라는 새로운 분야에 취업하기 위해 무엇부터 시작해야할 지 막막했습니다. 데이터분석 취업을 위해서는 프로젝트 경험이 필요한데 팀을 구성할 사람을 찾는 것도 막막한 일이었습니다. 따라서 본 캠프가 프로젝트 경험을 쌓고, 동시에 같은 분야의 직종을

1. SQL 실습 환경 설치 - DBeaver 2. 데이터베이스와 테이블, 컬럼 데이터베이스: 데이터가 저장된 큰 폴더 테이블: 엑셀과 유사한 구조로 데이터를 갖고 있음 각 열을 '컬럼' or '필드'라고 함 3. SQL Query 작성 SQL은 코드가 아니라,

SUM(): 합계AVG(): 평균COUNT(): 개수 세기 COUNT(컬럼/1/\* ) -> 데이터 개수 COUNT(DISTINCT 컬럼) -> 몇개의 값을 가지고 있는지 구할 때MIN(): 최솟값MAX(): 최댓값기본구조오름차순: ASC (기본값)내림차순: DES

SQL로 가공하기 1. 문자 포맷이 다를 때 REPLACE: 특정 문자를 다른 것으로 바꾸는 기능 replace(바꿀 컬럼, 현재 값, 바꿀 값) SUBSTRING: 필요한 부분만 골라서 조회할 수 있는 기능 substr(조회할 컬럼, 시작위치, 글자수) CONC

Subquery가 필요한 경우?여러 번의 연산을 해야할 때조건문에 연산 결과를 사용해야 할 때조건에 Qeury 결과를 사용하고 싶을 때Subquery 기본 구조SELECT col1, special_column FROM (SELECT col1, col2 special_

하루종일 팀 과제로 고민하다가 시간이 다 가버렸다. 12시간이 원래 이렇게 짧은 것이었나..? 1. 주제 선정 우리 팀은 논의 끝에 "[공공데이터] 시카고 공유 자전거 이용 데이터"로 선택했다! (정근님이 논리정연하게 말씀해주셔서 다들 설득당함..ㅋㅋ) 2. 이

없는 값을 제외해주기null값으로 바꾸거나 조건을 사용하여 연산에서 제외하기ex) select restaurant_name,avg(rating) average_of_rating,avg(if(rating<>'Not given', rating, null)) avera

1\. 공통 컬럼 찾기 \- 두 테이블에 공통으로 존재하는 컬럼을 두 테이블 간의 연결 고리로 이용 \- 공통 컬럼이 없으면 조인을 할 수 없음 \- 공통 컬럼은 여러 개도 가능함 \- SELECT \* FROM table1 a JOIN table2 b O

1. 데이터 리터러시란? 데이터를 읽고 이해하는 능력 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력 데이터 수집과 데이터 원천, 데이터에 대한 활용법 및 데이터를 통한 핵심 지표를 이해하여 올바른 질문을 던질 수 있게 만들어 줌 2. 데이터

조건1) group by 절을 사용하여 서버별, 유저구분(기존/신규) 게임캐릭터id수를 구해주세요. 중복값을 허용하지 않는 고유한 갯수로 추출해주세요.조건2) 기존/신규 기준→ 첫 접속일자가 2024-01-01 보다 작으면(미만) 기존유저, 그렇지 않은 경우 신규유저조

* Daily plan * 🌞오전 코드카타 SQL 5문제 데일리 스크럼 빅분기 강의 1과목 🔥 오후 데이터분석 파이썬 강의 1회차(1-5) + 2회차 TIL에 오늘 배운 내용들 정리 🌝 저녁 데일리 스크럼 + TIL

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁이 문제로 거의 3~40분을 끙끙거렸는데, 마침 오늘 SQL 라이브세션에서 이 내용을 다뤄주셨다..!! 타이밍 웬말이야,, 감사합니다ㅜㅜ GROUP BY를 잘못 이해하고 있었다.WINDOW 함수에 대해 잘 몰랐다.\-> WI

Daily plan 🌞오전 코드카타 SQL 8문제 (60번까지!) 데일리 스크럼 파이썬 라이브 세션 10:00~12:00 🔥 오후 QCC 13:30~(?) 데이터분석 파이썬 종합반 5회차 강의 🌝 저녁 데일리 스크럼 + TIL 제출

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁지난주에 미뤄뒀던 문제를 드디어 해결했다. (사실 다른 사람 답변에서 접근법 훔쳐봄)서브쿼리를 작성하지 않을 수 없는 문제인건가...내가 쓴 답안이 최선의 방법인지는 잘 모르겠다.처음엔 위와 같은 코드로 작성했다가 아래 코드

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

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁정답이라고 하긴 하는데 뭔가 찝찝하다... 문제에서 "7월에는 아이스크림 주문량이 많아 같은 아이스크림에 대하여 서로 다른 두 공장에서 아이스크림 가게로 출하를 진행하는 경우가 있습니다. 이 경우 같은 맛의 아이스크림이라도

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁일단 이렇게 풀어서 정답이 맞긴 했는데, 만약 리뷰수가 가장 많은 사람이 1명이 아니라 공동1등으로 여러 명이라면 문제가 생길 수도 있을 것 같다.차라리 RANK함수를 이용해 새로운 컬럼을 만들고, 이를 조인해서 1등에 해당

Daily plan 🌞오전 8시~ SQL 코드카타 4문제 (lv5 끝내기) 10시 QCC 11시 30분 QCC 해설 🔥 오후 데이터전처리&시각화 강의 3주차 파이썬 개인과제 8번 파이썬 라이브세션 내용 정리 (복습) 🌝 저녁

파이썬 개인 과제 완료 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. SQL 코드카타 Q74 - 특정 기간동안 대여 가능한 자동차들의 대여비용 구하기 테이블이 3개라 안그래도 복잡한데, 할인율까지 계산을 해야하고 조건도 많아서 복잡했다. CARRENTALCOMPANY

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁77번부터 갑자기 난이도 다시 기초 수준으로 확 내려가서 약간 당황,,,1회차+2회차 정리는 여기에..공통 컬럼을 기준으로 테이블을 병합하는 pandas 함수 (SQL구문의 join과 가장 유사함)주요 옵션(parameter

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁여기서 한 번 막혔다,, 그냥 self join으로 인덱스 하나씩 미뤄서 붙여버렸는데 출제자가 한 수 위였음...테스트 중 일부는 날짜 순서를 뒤집어 놨다..ㅋㅋ접근법이 도무지 안떠올라서 gpt한테 힌트 구걸한 뒤에 다시

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁책으로 빅분기 공부해서 TIL에 정리한 내용이 없는 겁니다.... 공부 안한거 아니에요.....사실 오늘은 집중이 좀 잘되는 날이었다. 덕분에 개인과제도 끝내버릴 수 있었음!근데 판다스 복습이 좀 많이 필요할 거 같다,,,

기초 프로젝트 발제를 받고 오전에는 주제 정하기, 오후에는 세부 목표 설정 및 데이터 전처리에 시간을 다 보냈다. 쓸 말이 없으니까 팀프로젝트 회의하면서 끄적여놓은 것들 냅다 복붙..ㅎㅎ(스포츠) NBA 데이터 분석핵심 지표 선정한 팀을 선정해서 성과를 높이는 전략?상

💌 기초 프로젝트 데이터 전처리 & 분석 시즌별 랭킹 top5 추출 top5 팀의 시즌별, 팀별 평균치 계산 & 경향성 파악 파이썬 라이브 세션 7회차 수업 빅분기 공부

기초 프로젝트 5일차주말동안 전처리를 거의 다 끝내서 본격적인 데이터 분석에 돌입했다.근데 이걸 TIL에 다시 정리하려니까 너무 막막...^^;;급한대로 오늘 한 것들 복붙만 해놓겠다는 뜻..

드디어 발표 개요가 완성됐다! 1. 발표 개요 정리 대주제: 오클라호머 전력강화를 위한 선수 영입 전략 세부주제: 2014~2021 시즌 상위 5개팀과 OKC의 경향성 파악 및 선수들의 개인 스탯 비교 분석 2. 목차 분석 배경 및 목표 소개 왜 2014년

이제 분석은 거의 다 끝나고 마지막 결과 도출만 남았다.사실 승률에 유의미한 영향을 끼치는 변수들을 찾고 팀과 선수들 간의 비교를 하는 등 본격적인 분석이 들어간 단계에서는 도메인의 한계에 부딪혀서 딱히 뭘 한 게 없는 느낌이다.나름 열심히 데이터 갈고 닦아서 그래프

너무 피곤해서 허깨비를 봤나... 블루스크린을 본 것 같은데...분명 전처리랑 분석이 생각보다 빠르게 진행되었다고 생각했는데 시간이 너무 부족하다. ppt 템플릿 정하고 발표 흐름 잡고 내용 정리하는 데만 한 세월 걸린 느낌,, 팀원분들이 다들 열심히 해주신 덕분에 내

행복했ㄸㅏ.... 13조.....밤새 피피티를 만들어 준 희린님 덕분에 무사히(?) 제 시간에(?) 자료 제출을 할 수 있었다..ㅎ담엔 꼭 피피티 템플렛이라도 미리미리 만들어 놓기.. <- 명심..다른 조 발표에서도 배울 점이 많았다.특히 같은 주제로 다른 내용이

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁이렇게 서브쿼리를 넣는 것 보다 select문에서 바로 ctr을 계산하는 게 나을 것 같음대신 보기 좋게 줄바꿈 잘하기!count 대신 sum을 사용해도 상관 없음전체 카테고리의 고유 수가 몇인지부터 확인하기윈도우 함수 a

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁빅데이터 모델링모형: 현실의 복잡한 문제를 단순화하여 변수 간 관계로 정의하는 것통계 기반 분석 모형기술통계상관분석회귀분석분산분석주성분 분석판별분석데이터 마이닝 기반 분석 모형예측분류군집연관머신러닝 기반 분석 모형지도학습비

Daily plan 🌞오전 빅분기 공부 11시 통계 라이브세션 🔥 오후 빅분기 발등에 불떨어짐 (3과목 모델링 정리) 통계 강의 2주차+3주차 🌝 저녁 빅분기.......... 스크럼 작성 + TIL 제출 빅분기 인공신경

고급 분석기법 범주형 자료분석 다변량 분석 시계열 분석 베이즈 기법 딥러닝 분석 비정형 데이터 분석 앙상블 분석 비모수 통계

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 9시 30분 QCC 🔥 오후 QCC 해설 빅분기 D-1........... 🌝 저녁 오늘 하루를 빅분기에게 바칩니다.... SQL 코드카타 Q85 - Rising Temperat

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁To DoSQL 코드카타 86~88통계 라이브세션 정리 & 실습 복습통계 강의 2주차 (2-3~)스탠다드반 4회차 실습 복습 + 새로 알게 된 내용만 간단히 정리개인과제 피드백 확인QCC 4번 문제 다시 풀어보기 이번주

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 89, 90, 91 10시 통계 라이브세션 11시 30분 발제? 🔥 오후 통계 라이브세션 정리 스탠다드 4회차 실습 복습 통계 강의 2주차 + 3주차 🌝 저녁 파이썬

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁To Do✅SQL 코드카타 89~91✅통계 라이브세션 + 정리 복습✅통계 강의 4주차✅스탠다드반 정리 복습이번주 목표통계학 강의 완강시각화&전처리 강의 완강데이터분석 파이썬 종합반 5주차 정리통계 라이브세션 정리&복습 밀리

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 95, 96, 97번 10시 통계 라이브세션 🔥 오후 통계 강의 5,6주차 + 내용 정리 14시 아티클 스터디 머신러닝 1주차 강의 🌝 저녁 TIL 제출해 !!!! To Do ✅

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 98, 99 ,100번 머신러닝 1주차 강의 🔥 오후 14시 QCC 15시 30분 QCC 해설 🌝 저녁 TIL 제출해 !!!! To Do SQL 코드카타 98~100 QCC 머신러

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 101, 102, 103번 10시 통계 라이브세션 11시 30분 스탠다드 수업 🔥 오후 14시 국취제 센터 방문 머신러닝 강의 1-6, 1-7, 1-8 통계 라이브세션 정리 복습

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁이번주 목표머신러닝 강의 완강라이브세션 정리&복습 밀리지 않기!파이썬 스탠다드반 정리&복습 밀리지 않기!SQL 코드카타 하루 3문제 이상Having절을 사용해도 좋을 듯where절에 작성한 조건이 이미 join on에서 적

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 107, 108, 109 10시 머신러닝 특강 (이상탐지) 🔥 오후 머신러닝 강의 실습 !! 15시 머신러닝 특강 (회귀) 🌝 저녁 TIL 제출해 !!!! 이번주 목표 머신러

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

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁이번주 목표머신러닝 강의 완강 머신러닝 특강 정리&복습파이썬 스탠다드반 정리&복습머신러닝 강의 실습 끝내기!SQL 코드카타 하루 3문제 이상지난 프로젝트를 하면서 도메인 배경지식에 대한 중요성을 크게 느꼈다. 팀원들도 이에

Daily plan개인별 데이터 살펴보기 - 데이터 전처리(이상치, 결측치 처리), price와 컬럼 간 상관관계 인사이트 도출, 시각화 등 13시 중간점검14시 머신러닝 특강19시 팀회의host_is_superhost결측치airbnb에서 규정한 superhost 기준

드디어 전처리 통합본을 완성했다,, 오전에 소현 튜터님이 와서 봐주신 덕분에 한결 수월하게 할 수 있었음ㅜ.ㅜ 확실히 분석을 하면 할수록 통계와 머신러닝에 대한 지식이 많이 부족하다는 게 크게 느껴진다.

결국 지피티께 헌금 내는 엔딩,, 지피티는 신이야2만달러짜리 숙소 진짜 걍 삭제해버리고 싶다;;;;1만달러 위로는 싹 날려버리고 싶음 진짜루ㅜㅜ로그 씌운 버전한결 편안,,,그치.. 아무래도 호텔이 비싸겠지...room_type 없애기로 해서 필요없어졌지만ㅎ슈퍼호스트 여

다시 보니까 분류가 잘못 된것들이 눈에 밟혀서 마지막으로 한번 더 수정했다!여기에라도 내 노가다의 흔적을 남겨놔야지....중복된 거 없는지 결과 계속 확인하면서 일일히 분류해줬다. ㅎㅎ최종적으로 5757개의 값을 132개로 축소했고,여기서 다시 12개의 유형으로 구분해

심화 프로젝트가 끝남과 동시에 녹아 없어진 4월,,<튜터님 피드백>선택한 컬럼에 대한 이유를 함께 적어주면 좋았을 거 같음 (원본 데이터 설명 후 나오는 선택한 컬럼 페이지)확실히 이번 프로젝트 피드백을 듣다보니까 데이터 분석을 하는 데 있어서 모든 선택에는 근거

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 111, 112, 113 10시) new 발제 + 새로운 조편성 11시) 비즈니스 메트릭 세션 🔥 오후 새로운 팀원들이랑 대화 시간 머신러닝 공부 다시 하자,, 🌝 저녁

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 3문제 9시 30분) QCC 11시) QCC 해설 🔥 오후 태블로 강의 ~3주차 🌝 저녁 20사) 스크럼 + 퀴즈 TIL 제출해 !!!! 실습으로 배우는 태블로

Daily plan 🌞오전 SQL 코드카타 3문제 10시) 태블로 라이브세션 🔥 오후 14시) 통계+머신러닝 개인과제 해설 태블로 강의 4주차 🌝 저녁 20사) 스크럼 + 퀴즈 TIL 제출해 !!!! 태블로 강의 4

태블로 강의로 듣는 건 재미없었는데 과제 하다보니까 은근 재밌는 거 같기도...ㅎ필수1. 데이터 연결 및 준비필수2. Big Numbers 만들기 round(\~~,2)를 사용해도 자꾸 1.410 이런 식으로 뒤에 0이 붙었다 기본 숫자 형식에서 소수 자릿수를 2로 설

eCommerce behavior data from multy categgory store이커머스 구매 퍼널 패턴 분석퍼널별 패턴 분석 및 매출 최적화를 위한 마케팅 전략 수립퍼널별 전환율과 이탈율 및 주요 요인을 파악하여 병목 구간 개선 방안 제시이탈 유무에 대한 분

1회차 Business Sense 준비 회사의 기본 구조 이해 수익모델 파악 (직접 결제? 구독? 광고? 제휴사 수수료?) 고객 대상 확인 (B2C? B2B?) 주요 서비스, 수익이 높은 제품 파악 다양한 매출 구조 살펴보기 제품별 매출 기여도 구독형 매출(MRR, A

지난 주말 동안 데이터 전처리를 끝내고 무려 4억개의 행을 가진 대규모 데이터셋을 줄이고 줄여서... 월요일부터 바로 EDA 시작하면 되겠다고 생각했는데...!월요일 오전에 방향 설정, 세부 주제 선정 다 하고 의기양양하게 튜터님께 점검 받으러 갔다가 다시 원점으로 돌

무한 EDA 지옥 전체적인 매출 트렌드 전체 상품 가격 분포 구매한 상품의 가격 분포 고가 상품보다 저가 상품의 구매 빈도가 높음 월별 분석 월별 총 매출 2019년 10월, 11월에서 12월로 넘어오면서 매출이 크게 감소하였다가, 1~3월에 약간의 상승 후 4

이 데이터에서 발견한 인사이트는... 유입 대비 구매 전환율이 매우 적음 전체 고객 대비 구매 고객의 비중이 유저 기준으로 13024/593746 = 약 2.2% 세션 기준으로 13311/689412 = 약 1.9% > 따라서 구매 전환을 일으킬 마케

개똥같이 말해도 태블로가 찰떡같이 알아듣고 대시보드 좀 알아서 기깔나게 그려줬으면 좋겠다블로야 알잘딱깔센 제발 부탁 plz...태블로 작업 시작하니까 시간이 3배속으로 가는 것 같음그냥 막대그래프로 정면승부 한다는 거임;기교따위 부리지 않는 테토녀st ㅋㅋ농담이고 누가

대시보드 뒤집어 엎기 ^_^ 대시보드1~4 어느 정도 완성하고 두근거리는 마음으로 튜터님께 들고 갔는데,, 우리가 처음부터 아주 중요한 걸 놓치고 있었다는 걸 크게 깨달았다. 놓쳤다기보다는 외면하고 있었던 것 같기도.... 대시보드를 구현하는 것보다 "어떤 메세지를

오랜만에 TIL,, 플젝하는 동안 TIL을 하나도 못썼다 ㅜ.ㅜ Daily plan 🌞오전 9시 발제 최종 플젝 데이터 찾기 (주제 고민하기) SQLD 이론 공부 🔥 오후 API 강의 🌝 저녁 TIL 제출, 퇴실 확인

Daily plan🌞오전 🔥 오후🌝 저녁: 사용자의 니즈를 이해하고 비즈니스 목표 달성을 위한 제품 전략 수립 능력사용자 중심 접근사용자 행동 패턴 분석, 불편이나 니즈 파악 -> 사용자 경험 최적화, 제품 개선데이터 기반 의사결정데이터 기반 우선순위 설정 ->

Product Data Science 3회차 주제: Metric Diagnosis - 갑작스러운 변동 이해하기 내용 지표 변동의 원인을 체계적으로 분석하는 능력 습득 : Top-down 접근을 통해 원인을 파악하는 구조화된 사고법 학습 데이터 기반의 구체

SQLD 큰일났다 1과목 복습 트랜잭션 : 하나의 연속적인 업무 단위 트랜잭션에 의한 속성의 분류 속성의 특성에 따른 분류 기본 속성 설계 속성 파생 속성 엔터티 구성방식에 따른 분류 PK(Primary key, 기본키) FK(Foreign key,

최종 프로젝트 1일차 데이터 전처리 중 90만 행 중 분류 안된 거 없을 때까지 랜덤 추출 돌려서 확인하기 전처리....아니고 노가다....^^; 메인 카테고리 9개의 메인 카테고리로 1차 분류 세부 카테고리 혼자 그룹활동 중인 현휘 그룹활동중(1명) ![](

프로젝트의 방향성을 찾아서.... vestiaire 한국인들 블로그 후기 읽어보니까 제품 검수해서 보내주는 과정이 번개 케어 서비스랑 완전히 동일하다고 한다. 근데 번개장터는 원래 구매자들이 안전결제 여부를 선택해서 수수료를 부담하는 구조였다가, 작년 하반기부터(

주제 변경 태초마을 재입장 ^0^ 결국 월요일 오후 8시 50분쯤... 데이터를 Olist 데이터로 바꾸기로 결정을 하고,공휴일인 그 다음날 모여서 기획서를 작성했다. > 새로운 주제 : Olist 플랫폼 고객・셀러 분석을 통한 수익 극대화 전략 수립 올리스트? 기

EDA 억사이트를 찾아서... 셀러별 취소율 애초에 가장 취소가 많았던 경우가 고작 10회여서 취소율을 구하는 것 자체가 의미가 없다는 생각이 들었다. 만약에 굳이 구분을 지어서 분석해본다면 주문수가 많은지 적은지에 따라 나눠서 봐야할 것 같다. 셀러별 위치 가

셀러별 분석 총 셀러 수: 3021 배송 완료된 주문 건에 한하여 총 셀러 수: 2900 셀러별 주문수 (배송 완료 건에 한하여) 평균 32회 최소 1회 / 최대 1761회 셀러별 상품수 (배송 완료 건에 한하여) 평균 11개 최소 1개 / 최대 394개 셀러별

재구매 고객 심층 분석 전체 고객 92564명 중 재구매고객은 2783명 (약 3%에 불과) 재구매 고객이 매출에서 차지하는 비율은 약 6~7% 1회 구매 고객보다 재구매 고객의 가치가 더 높은 편 재구매 고객의 총매출이 1회 구매 고객의 약 2.4배 AOV도

드디어 중간 발표가 끝났다...! 일주일동안 대시보드의 늪에 빠져서 허우적거리는 동안 TIL을 잊고 있었다...^^;; 아니 분명 대충해도 된다고 말씀하셨던 거 같은데....ㅎㅎ 처음엔 내용 엄청 축약해서 슬라이드 6장에 발표 분량 3분 40초 분량정도 나왔다가..

지난주부터 계에에에에ㅔ속 대시보드만 하고 있는데.......이게 맞나......뭔가를 열심히 그려보고 있긴 한데..... 허허허허ㅓ의미 없는 정보의 나열만 하고 있는 듯한 이 찝찝한 기분은 뭘까.....허허허뭔가 굉장히 찝찝하고 맘에 안들어.... 내일은 꼭 튜터님께

대시보드 + 배송 예측 모델은 어떻게 정리되어가고 있는 것 같은데... 뭐랄까... 내용이 너무 부족하다.그래서 이제 2명이 피그마(디자인) 하는 동안 나머지 3명은 외부 데이터 더 찾아보거나 EDA를 좀 더 해보기로 했다.그런데 튜터님께 이 말씀을 드리니까 일단은 그

Olist Pax 추가적으로 더 분석할 것을 찾다가 일단 홈페이지에 제공된 Olist Pax 지역을 시각화해봤다. 이게 물류 창고 위치라고 생각을 했는데, "Olist Pax"에 대해 더 찾아보니까 그게 아니라는 걸 깨달았음!! 물류창고 X -> Pax 서비스 지

Olist Pax 신규 서비스 지역을 찾아서... city 전처리 (전처리라고 쓰고 노가다라고 읽는다...) 너무 막막해서 미뤄놨던 customer city 전처리를 다시 하게 될 줄이야... 그땐 이게 필요없을 줄 알았지..... 예전에 seller city는 해놔서

서비스를 확장해야 하는 이유를 찾아서.... 배송일, 배송출발 소요일 비교 pax 서비스 확장이 논리적으로 납득되려면 서비스 지역이 비서비스 지역보다 배송일이 더 빠르다거나,,, 확실한 이유가 있어야만 하는데.... <img src= "https://velog.vel

하루종일 피피티에 내용 넣기 하다가왠지 피피티 만드는 동안 내가 별 도움이 안되는거 같아서...ㅎㅎ그냥 발표 대본을 썼다..근데 오늘 진짜 아무것도 손에 안잡혀서 심적으로 너무 힘든 하루였다ㅜ.ㅜ시간이 많다고 생각이 들어서 그런걸까......내일은 꼭 발표대본 다 써야

계속 발표 대본만 쓰고 있다.근데 대본을 쓰면서 논리적인 허점이 너무 많이 보여서 고통스럽다...허허설득력도 너무 부족한 것 같아서 대본을 쓰다가 턱턱 막힌다.근데 또 문제는,, 이제 70%정도 쓴거 같은데 페이지수는 8페이지를 넘어간다.20분이 아니라 40분은 있어야

(내용은 나중에....)PPT태블로 대시보드

뒤늦게 적어보는 내배캠 회고.캠프 전후의 나는 어떻게 달라졌을까?생명과학을 전공했던 내가 어쩌다보니 데이터 분석이 하고 싶어져서 대학 졸업과 동시에 내일배움캠프 데이터분석 트랙에 참여했다. 생명과학으로부터 도망치듯 다른 분야를 찾아 헤매다가 정말 단순한 이유로 개발에