[25.02.20] 본캠프 4일차 코드카타+아티클 스터디+직무세션+발표자료제작

코드카타

SQL

31. 아직 입양을 못 간 동물 중, 가장 오래 보호소에 있었던 동물 3마리의 이름과 보호 시작일을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 보호 시작일 순으로 조회해야 합니다.

SELECT ai.name, ai.datetime
from animal_ins ai
left join animal_outs ao
on ai.animal_id=ao.animal_id
where ao.animal_id is null
order by ai.datetime 
limit 3

left join이랑 where 생각해내면 쉽게 풀 수 있는 문제인 것 같다.

알록달록해졌다. 감사한 피드백이다🤗!!
마크다운 꿀팁

32. 2022년 1월의 카테고리 별 도서 판매량을 합산하고, 카테고리(CATEGORY), 총 판매량(TOTAL_SALES) 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해주세요.
    결과는 카테고리명을 기준으로 오름차순 정렬해주세요.

SELECT b.category CATEGORY
,count(date_format(bs.sales_date,'%y-%m')='2022-01') TOTAL_SALES
from book b
join book_sales bs
on b.book_id=bs.book_id
group by  b.category
order by  b.category

음,, 왜 틀린거지..?

아...........left join !! 내가 그냥 join에 너무 익숙해져있었어,,, 그냥 join=inner join..그리고 합산이라 sum(sales)써줘야하고 ⭐%Y 대문자로 써줘야 4자리가 조회되는 것 같다!!

SELECT b.category CATEGORY
,sum(bs.sales) TOTAL_SALES
from book b
left join book_sales bs
on b.book_id=bs.book_id
where date_format(date(bs.sales_date),'%Y-%m')='2022-01'
group by  b.category
order by  b.category

33. PRODUCT 테이블과 OFFLINE_SALE 테이블에서 상품코드 별 매출액(판매가 * 판매량) 합계를 출력하는 SQL문을 작성해주세요. 결과는 매출액을 기준으로 내림차순 정렬해주시고 매출액이 같다면 상품코드를 기준으로 오름차순 정렬해주세요.

SELECT product_code, sum((price*sales_amount)) sales
from product p
inner join offline_sale o
on p.product_id=o.product_id
group by product_code
order by sales desc, product_code

34. 관리자의 실수로 일부 동물의 입양일이 잘못 입력되었습니다. 보호 시작일보다 입양일이 더 빠른 동물의 아이디와 이름을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 보호 시작일이 빠른 순으로 조회해야합니다.

SELECT ai.animal_id, ai.name
from animal_ins ai
join animal_outs ao
on ai.animal_id=ao.animal_id
where ai.datetime > ao.datetime
order by ai.datetime 

35. 입양을 간 동물 중, 보호 기간이 가장 길었던 동물 두 마리의 아이디와 이름을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 보호 기간이 긴 순으로 조회해야 합니다.

SELECT ai.animal_id, ai.name
from animal_ins ai
join animal_outs ao
on ai.animal_id=ao.animal_id
order by datediff(ao.datetime, ai.datetime) desc
limit 2

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python

1. 정수 num1과 num2가 주어질 때, num1에서 num2를 뺀 값을 return하도록 soltuion 함수를 완성해주세요.

a=num1
b=num2
print(a-b)

에.. 머지 이 쉬운걸 왜..🤔
C 언어로 설정되어있었고 Python3 형식에 맞춰서 작성했어야했다

def solution(num1, num2):
    answer = num1-num2
    return answer

통과~
.
2.
정수 num1, num2가 매개변수 주어집니다. num1과 num2를 곱한 값을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

solution=lambda num1,num2:num1*num2

.
🔺3.
정수 num1, num2가 매개변수로 주어질 때, num1을 num2로 나눈 몫을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

solution=lambda num1,num2:num1/num2

📌 // 연산자의 특징:
// 연산자는 나눗셈의 몫을 정수로 반환해서
소수점 이하를 버림(내림) 처리해준다

solution=lambda num1,num2:num1//num2

🔴4.
머쓱이는 선생님이 몇 년도에 태어났는지 궁금해졌습니다. 2022년 기준 선생님의 나이 age가 주어질 때, 선생님의 출생 연도를 return 하는 solution 함수를 완성해주세요

def solution(age):
    answer = 2022-age+1
    print(f"2022년 기준 {age}살이므로 {answer}년생입니다.")

❌

🔍 오류 원인:
프로그래머스는 print()가 아니라 return을 사용해야 함
그래서 null이 기대값 1983과 다릅니다.라는 오류 메시지가 나온 것.

def solution(age):
    answer = 2022-age+1
    return(answer)

5. 정수 num1과 num2가 매개변수로 주어집니다. 두 수가 같으면 1 다르면 -1을 retrun하도록 solution 함수를 완성해주세요.

def solution(num1, num2):
    return 1 if  num1== num2 else -1

파이썬을 ..안쓴지 좀 됐더니 if를 쓸 수 있는지 없는지 조차도 헷갈려서 좀 구글링했다. 그래서 그런지 검색찬스(?)로 쉽게 풀 수 있었다.
(1을 반환해/ 만약 num1과 num2가 같다면/ 그밖엔 -1)

💫추가 개념

num1 == num2 ->  같다

num1 != num2```  -> 같지 않다

.

.

아티클스터디

오늘의 아티클
직관적인 데이터 시각화 만들기

• 시각화가 왜 중요할까? → 직관적인 데이터 시각화 방법

  시각정보를 처리하는 과정
  콜린 웨어(Colin Ware) 박사 : 우리 뇌는 3단계로 시각 정보를 처리한다.

  

  1단계: 뚜렷한 시각 요소 파악하기
  시각정보 → 눈(신경세포)→뇌
  신경세포들이 색,질감,선 두께 등 기본적인 시각 요소들을 추출하고,
  뚜렷한 시각요소들은 감각 기억에 저장. (ex. 색-빨,파 / 형태-원)

  2단계: 패턴 알아차리기

  추출된 시각요소들의 공통점과 차이점 발견
  더 구체적으로, 동일한 색이나 질감, 방향성 등에 따라 그룹으로 분류하며 패턴을 인식 (ex. 동일 색인 원들 : 같은 그룹이겠구나 !, 파란색 원들: 왼쪽 아래에 모여있네?)

  3단계: 해석하기
  추출 시각요소+인지한 패턴 = “뇌: 능동적 의미부여 & 해석”
  (ex. 텍스트-이미지 연결하여 해석, 이미 가지고있는 정보를 바탕으로 한 새로운 의미부여와 정보 찾기
  🔻

  1. 원의 사이즈는 인구수를 의미,

  2. 아시아 지역에 많은 인구 수를 가진 두 나라가 존재하며 이는 아마도 중국과 인도일 것,
     3.파란색의 아프리카 그룹은 소득이 적으며 기대수명도 적은 걸 알 수 있음)

     전주의적 속성 이해하기
     1단계에서 보자마자 빠르게 시각요소를 추출할 수 있는 이유
     ➡전주의적 속성(Preattentive attributes) 때문!

     

     직관적인 데이터 시각화는 이러한 전주의적 속성을 의도적으로 사용

     전주의적 속성을 사용한 예시들
     🔻지진 데이터
     두 개의 큰 지진이 16,000개 이상의 다른 지진을 촉진시켰다는 정보를 전달
     따라서 두개의 큰 지진을 강조.
     이후에, 전체 지진을 날짜,그기별로 배열 및 지진 크기에 따른 원의 크기&색 디자인.

     

     🔻백신의 효과
     굵은선 → 백신이 소개된 시점을 강조,
     붉은 색, 푸른색→ 확진자 수의 많고 적음
     따라서, 백신 소개된 이후 확진자 수가 급감했음을 알 수 있음

     

그러나, 너무 많은 속성들을 사용하지 말아야하고 실제 의도한 대로 되는지 테스팅!

게슈탈트 원리를 바탕으로 한 디자인
2단계::패턴을 찾는 것은, 우리의 뇌가 사물의 형태를 지각하는 원리를 정리한 게슈탈트 원리를 적용해볼 수 있다.

By 게슈탈트 원리,
우리의 뇌는 사물을 구성 요소로 분해하는 것보다 큰 전체를 이해하는 데 탁월. 그리고 특정 규칙이 적용될 때 요소들을 연관된 하나의 그룹으로 인식

1. 가까이 위치하기
   가까이 있을 수록 연관성 부여 up (점차 양극화 현상이 벌어지는 상황을 설명할 때 good)
2. 비슷한 특징가지기
   비슷한 붉은색이더라도, 각 색상의 밝기와 텍스처 별로 그룹화 하여 인식할 수 있음. ( 오미크론 BA.4와 BA.5가 얼마나 우세한 지 보여줄 때, 동일한 변이의 확산을 보여주기 위해 공통적으로 붉은 색을 사용하되, 정도의 차이를 보여주기 위해 밝기와 텍스처를 다르게 사용)
3. 같은 방향으로 움직이기
   공동 운명(common fate)원리와 관련있는데,
   같은 방향으로 움직이는 요소들은 움직이지 않거나, 서로 다른 방향으로 움직이는 요소들에 비해 더 연관되어 보인다. (시계열 데이터를 표현하기 좋음)
4. 연결하기
   균일한 연결의 원리 → 시각적으로 연결된 요소들은 연결되지 않은 요소들에 비해, 더 연관성이 있는 것처럼 인지됨.

시각정보 처리 과정을 이해하기

1,2단계에서 추출되는 시각 정보들을 의도적으로 디자인
→ 해석 단계에 도움

직관적으로 이해된 시각화가 부정확한 정보를 전달하기도 하고, 시각적으로 오해를 불러일으키기도 함.
.
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실무적용사례

• 관련 사례 : 남한과 북한을 Demographic하게 시각화 해 둔 자료 인데,
  오늘 배운 전주의적 속성과 게슈탈트 원리가 잘 반영된 것 같아 선정해보았다.

• 가상 시나리오 : 내가 헬스케어회사에서 건강데이터 기반으로 시각화 자료를 만든다면? 아래 차료처럼(세부 정보들은 다르긴함)
  지역별로, 어떤 지역이 가장 활성화가 많이 될지, 같은 서울이더라도 어느 지역에서 이용차이가 나는지, 그 지역의 인구특성은 무엇이기 때문에 그럴지,
  이것에 대한 구체적 정보를 옆 세부 그래프로 제시(사진 왼쪽처럼).
  🔻by Naresh Suglani
  

인사이트

시각화 속성별, 실제 시각화 사례들이 첨부되어 이해를 빨리 할 수 있었다. 해석이 3단계를 거쳐 일어나고, 전주의적 속성을 가진 예시들, 게슈탈트 원리를 이용한 디자인들을 알 수 있었다. 1,2단계에서 전주의적 속성을 바탕으로 직관적 이해를 빠르게 할 수 있는 디자인을 고안하고, 3단계인 해석 단계에서 게슈탈트 원리를 이용해 시각화를 해본다면 효과적일 것이라 생각한다.
나중에 내가 직접 시각화를 해볼 때, 좋은 참고 자료가 될 것 같아서 더 열심히 요약정리를 해두었다. (나온 사례들 중 백신 효과 사례가 가장 직관적 이해가 빨랐는데, 나는 굵은 구분선과 밝기의 차이를 가장 빠르고 중요하게 인식하는 듯 하다)
어제 직무세션에서 강아지의 안구질환에 대한 어플을 만드시고, 이에 사용한 시각화디자인을 직접 보여주셨는데, 그 디자인에도 오늘 배운 속성들이 사용되고 있었음을 다시한 번 깨달을 수 있었다.
아마, 여러 시안이 나왔을 것이고 여러번의 수정을 거쳤을 텐데, 한번에 적절한 디자인이 나오기 힘들것이다. 왜냐하면 주의점에서도 언급된 것처럼, 사람마다 이해 과정에서 차이가 있을 수 있기 때문에, 유저테스팅의 중요성에도 공감할 수 있었다.

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발표자료 제작

우리는 각자 제작했다. (사실상 내일 발표 스포다)
그리고 발표도 내가한다(?)

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직무세션

사실 이건 느낀점에 적어야할 것 같긴한데...(직무세션을 들을 때마다 느끼는거지만.. 배운다도있지만 ..감탄하는 느낌이 큼)
AARRR FUNNEL이 나왔는데 ㅋㅋㅋ 익숙해서 깜짝놀랐다. 경영학&마케팅 용어인 줄 알았는데 데이터분석업계에서도 쓰이는 게 신기했다.
또한 대안데이터가 되게 흥미로운 개념이었다. 인스타그램, 위치, 구매이력 etc가 신용평가에 쓰일 수 있다니..!
그리고 정윤성 튜터님이 채용공고 링크를 모아주신 것이 내가 이커머스 도메인을 준비하며 방향성을 잡는데 많은 도움이 될 것 같다. 내 희망 계열을 고려해본다면, 이준수 튜터님과 정윤성 튜터님을 자주 찾아뵈어야겠다(아마 나중에 프로젝트를 하며 많이 찾아뵙게되지않을까)

그리고 이 부트캠프에서 좋은 결과물을 만들어내신분들이 수상까지 하는 것을 보니, 최종 프로젝트에 더욱 욕심이 생겼다. 좋은 팀원들과 함께 할 수 있었음 좋겠다.🙏

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느낀점& 내일계획

오늘 우리 조에 새로 오신 분이 계셔서 어쩌다 (소프트)온보딩을 내가 하게됐다(?).
내일이 발표라서 급하게 이것저것 알려드려야 했다..! 신선한 기분...!

그리고 아티클 스터디를 할 때, 사전캠프 때 처럼 인사이트를 적는 곳이 없어서 서로 인사이트를 기억하기도 어렵고 내가 하고싶었던 말을 다 기억해서 하기도 어려워서, 각자 토글을 만들어 드리고 그곳에 작성했다.
이렇게 하니까 팀원 인사이트를 3배 이상의 분량으로 남겨놓을 수 있었다. 분량이 늘어난 만큼, 서로의 의견을 충분히 알아볼 수 있어서 아티클스터디가 더욱 의미있어진 것 같다.

나는 이제 대본을 최종적으로 마무리 짓고 자야겠다 ~
내일까지 화이팅 해서 첫주를 잘 마무리 짓자 ~~ !!!

-내일계획

09:00~ 코드카타, 최종 대본 (팀)슬랙 보내놓기
09:50~ 데일리스크럼
10:00~ sql 라이브세션
11:00~ 개인스터디
14:00~팀스터디 발표회
15:30~ 개인스터디
20:00~ 팀_주간회고,데일리스크럼, TIL 작성