짜리몽땅 매거진

문제1. Managers with at Least 5 Direct Reports 출처 : Leetcode - Medium https://leetcode.com/problems/managers-with-at-least-5-direct-reports/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-sql-50 정답 쿼리 select name from employee where id in (select managerID from employee group by managerID having count(*)>=5) 문제 해설 1. 주요 포인트 1 - where절 서브쿼리 where id in (select managerID from employee group by managerI..

문제1. 과일로 만든 아이스크림 고르기 출처 : 프로그래머스 SQL 고득점 kit - SELECT 문제 정보 : LEVEL 1 / 정답률 81% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/133025 정답 쿼리 select a.flavor from first_half a join icecream_info b on a.flavor = b.flavor where total_order > 3000 and ingredient_type = 'fruit_based' order by total_order desc 문제 해설 1. 주요 포인트 1 - where 조건절 where total_order > 3000 and ingredient_type = 'fru..

문제1. 조회수가 가장 많은 중고거래 게시판의 첨부파일 조회하기 출처 : 프로그래머스 SQL 고득점 kit - String, Date 문제 정보 : LEVEL 3 / 정답률 72% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/164673https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/164671 정답 쿼리 SELECT concat("/home/grep/src/",BOARD_ID,"/",FILE_ID,FILE_NAME,FILE_EXT) AS FILE_PATH FROM USED_GOODS_FILE WHERE BOARD_ID = ( SELECT BOARD_ID FROM USED_GOODS_BOAR..

문제1. 조건에 부합하는 중고거래 댓글 조회하기 출처 : 프로그래머스 SQL 고득점 kit - SELECT 문제 정보 : LEVEL 1 / 정답률 61% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/164673 정답 쿼리 SELECT TITLE, B.BOARD_ID, REPLY_ID, B.WRITER_ID, B.CONTENTS, DATE_FORMAT(B.CREATED_DATE, '%Y-%m-%d') AS CREATED_DATE FROM USED_GOODS_BOARD AS A JOIN USED_GOODS_BOARD AS B ON A.BOARD_ID = B.BOARD_ID WHERE A.CREATED_DATE BETWEEN '2022-10-01' A..

Tableau에서는 다양한 워크시트로 만든 각각의 시각화를 하나의 대시보드에 담아 조회자에게 분석의 용이함을 제공할 수 있습니다. 미리 제작해둔 3가지의 워크시트를 하나의 대시보드에 담고 집합 동작 기능을 통해 대시보드 상에서 클릭과 마우스오버로 선택 값별 데이터 조회가 가능하게끔 구현하는 과정을 살펴보겠습니다. 대시보드의 집합 동작 활용 과정을 알고자 '슈퍼스토어 주문+반품' 추출 데이터를 사용해 '지역에 따른 전체 대비 매출 현황과 제품 중분류 별 매출' 대시보드를 제작해보려 합니다.0. 기초 작업대시보드 환경을 세팅하기 위해 미리 3가지의 워크시트를 제작했습니다. 1. 대시보드 생성앞서 제작한 3가지 시각화를 하나의 대시보드에 담습니다. 하단 툴바의 새 대시보드를 클릭하면 대시보드 시트가 생성됩니다..

Tableau에서는 Prep Builder와 다른 전처리 언어를 사용해 가공한 데이터를 바탕으로 다양한 시각화를 진행할 수 있습니다. 하지만 가공한 데이터의 칼럼 중 시각화에 적용할 필드가 없다면 다시 전처리를 반복해야 할까요? 그렇지 않습니다. Tableau Desktop은 매개 변수와 계산된 필드 기능을 제공해 원리만 이해하면 쉬운 함수식으로 새로운 필드를 생성할 수 있습니다. 매개 변수와 계산된 필드의 활용 과정을 알고자 '2호선 역별 승하차인원수' 추출 데이터를 사용해 '일별 2호선 평균 승하차승객수' 맵 차트를 시각화해보려 합니다. 0. 기초 작업 시각화 환경을 세팅하기 위해 데이터를 Tableau Desktop에 연결합니다. 만약 데이터가 엑셀 혹은 csv파일이라면 별도로 연결을 시도하면되고,..

그동안 배운 pandas 문법을 사용해 마켓컬리 리뷰로부터 자주 언급되는 단어를 추출해 인사이트를 도출하기 위한 전처리 작업을 진행해보았습니다. 시각화는 각 토큰화 단어와 전체 문장 길이의 직관적 비교를 위한 [히스토그램]과 최빈 노출 단어 파악을 위한 [워드클라우드]를 출력했습니다. 각 시각화 그래프는 어떻게 출력됐으며, 어떤 인사이트를 뽑아낼 수 있는지 차근히 살펴보겠습니다. (1) 기초 작업 import pandas as pd data = pd.read_csv('마켓컬리 리뷰.csv') 우선 판다스를 import하고 마켓컬리 리뷰 데이터를 불러옵니다. 데이터는 이렇게 5개의 칼럼과 490개의 행으로 구성되어있는 것을 알 수 있습니다. df = data[['상세제품명','리뷰내용']] df['리뷰내용..

반복문 복습과 데이터프레임 적용 반복문 : 데이터프레임 전처리 과정에서 다양한 데이터를 빠르게 전처리하기 위해서는 반복문이 필요하다! import pandas as pd df = pd.read_csv('mpg.csv') df manufacturermodeldisplyearcyltransdrvctyhwyflcategory 0audia41.819994auto(l5)f1829pcompact 1audia41.819994manual(m5)f2129pcompact 2audia42.020084manual(m6)f2031pcompact 3audia42.020084auto(av)f2130pcompact 4audia42.819996auto(l5)f1626pcompact ...............................