깡's 끄적

1. K-NN 알고리즘이란?K-NN(K-최근접 이웃) 알고리즘은 아주 직관적인 머신러닝 분류/예측 알고리즘정의:새로운 데이터가 주어졌을 때, 그것과 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아다수결(분류) 혹은 **평균값(회귀)**을 이용해 예측하는 방식📌 작동 원리새로운 데이터 포인트가 들어옴기존 데이터에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾음유클리드 거리, 맨해튼 거리 등 사용이웃들의 레이블(클래스) 확인분류 문제: 다수결회귀 문제: 평균최종 예측 결과로 사용✅ 장단점 정리이해 쉽고 구현 간단느림, 계산량 많음별도 모델 학습이 필요 없음고차원 데이터에 성능 저하 가능 📏 대표적인 거리 측정 방법유클리드 거리가장 흔하게 사용. 두 점 사이의 직선 거리맨해튼 거리격자식 거리. 블록 따라 걷는 거리처럼 계산민코프스키 거..

오늘 배운 것은 로지스틱 회귀 모델 만들기인데요. 데이터 학습 후 연애가 가능한지 예측하는 로지스틱 회귀모델 만드는 것을 복습해볼까합니다! 목표: 상대방의 조건(외모, 성격, 취미, 가치관,분위기, 연령)등을 기반으로 커플이 될 가능성을 예측한다.라고 목표를 세웁니다. 독립변수(X):외모점수(1~10점)상대의 첫인상, 외모 호감도성격점수(1~10점)성격의 맞춤 정도, 대화의 편안함취미공통점수(0~5점)공통 취미 개수가치관일치점수(1~5점)가치관/라이프스타일의 유사성첫만남분위기(1~10점)첫 만남에서 느낀 전체적인 분위기연령차이 종속변수(y) : 커플 성사 여부(1: 커플 성사! 2: 성사 안됨)으로 잡고 예시 데이터는 강사님이 올려준 데이터로 진행!data = { "외모점수": [7,..

1. 근태관리 시스템 만들기[코드]더보기밑의 코드를 employee_attendance로 저장한후 파일질라에 넣고 실행하기import mysql.connectorimport randomimport timefrom datetime import date, timedelta# DB 연결conn = mysql.connector.connect( host='localhost', user='looker_user', password='1234', database='backend', charset='utf8')cursor = conn.cursor()# 랜덤 데이터 원본first_names = ["김", "이", "박", "최", "정", "한", "조", "윤", "송", "배", ..

Maria database 설치 [Maria database를 설치하기 위한 Linux 명령]sudo apt update && sudo apt upgradesudo apt-get install mariadb-server [MariaDB(Mysql) 데이터베이스 생성 및 계정 생성]sudo mysql –u root –p # 직접 입력CREATE DATABASE backend default CHARACTER SET UTF8;show databases;use backend;GRANT ALL PRIVILEGES ON backend.* TO id@localhost IDENTIFIED BY '1234';use backend;exitmysql –u user –p▶ backend는 데이터베이스 이름으로 정하고 싶은 ..

1. EDA (탐색적 데이터 분석, Exploratory Data Analysis) 1) 데이터의 기본 정보 확인 데이터 크기, 컬럼명, 타입 확인import pandas as pd# 데이터 로드 (예제 데이터)df = pd.read_csv("sample_data.csv")# 데이터 크기 확인 (행, 열 개수)print(f"데이터 크기: {df.shape}")# 컬럼명 확인print(f"컬럼명: {df.columns.tolist()}")# 데이터 타입 확인print(df.info())# 상위 5개 행 출력print(df.head()) 2) 결측치 및 이상치 탐색 [결측치 확인]# 각 컬럼별 결측치 개수 확인print(df.isnull().sum())결측치 처리 방법삭제수치형 데이터 ..

그래프에 대한 사용목적 - 그로스 마케팅 관점데이터 변환 1. 그래프에 대한 사용목적 - 그로스 마케팅 관점그래프 종류주요 목적활용 사례선형 그래프시간별 트렌드 분석시간에 따른 매출 변화A/B테스트 결과(시간별로 비교)막대 그래프범주형 데이터 비교채널별 전환율 비교히스토그램데이터의 분포 파악광고 클릭 수 분포 분석고객별 구매 금액의 빈도 분포산점도상관관계 분석광고비 vs 전환율 관계 분석원형 그래프비율 비교고객 세그먼트 비율 분석가장 효과적인 채널 파악박스 플롯이상치 감지 및 데이터 분포 확인이상치가 포함된 수익 분석CPC / CPA 변동성 분석히트맵다차원 데이터의 패턴 분석시간대별 광고 성과 분석고객 세그먼트별 이탈률 분석 2. 데이터 변환 (Data Transformation in Growth..

설문조사를 통한 데이터 수집(with.팀플)Matplotlib으로 그래프 그리기기초 클래스 2회차 1. 설문조사를 통한 데이터 수집(with.팀플) 불닭볶음면에 관한 그로스 마케팅 설문지를 12개 만들어 줬어요. 그 후 각 회고조끼리 모여 설문조사된 자료의 데이터를 수집하는 활동을 진행했습니다. 오늘 정말 힘들었는데요,,? 개인 역량을 요구하는 부분이니 만큼 이때까지 해왔던 걸 해내야하니 걱정 100%로 시작했습니다. 질문지가 총 12개라서 2개씩 나눴는데요,, 저는 3,4번을 맡았습니다. 그래서 3,4 번을 어떻게 했는지에 대해 기록겸 맞게 했는지 회고하는 식으로 시작해보겠습니다. △ 설문지를 작성해주고 디스코드에 올린 후 취합된 설문조사지를 엑셀시..

API Server [테이블 생성]CREATE TABLE IF NOT EXISTS growth_marketing ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, date DATE NOT NULL, channel VARCHAR(50) NOT NULL, campaign VARCHAR(100) NOT NULL, impressions INT NOT NULL, clicks INT NOT NULL, conversions INT NOT NULL, conversion_rate FLOAT NOT NULL, revenue FLOAT NOT NULL, cost FLOAT NOT NULL, roi FLOAT GENERATED ALWAYS AS (re..

Transformer 알고리즘을 이용한 감정분석크롤링 ( Duckduckgo , Being)keyword extraction Transformer 알고리즘을 이용한 감정분석 [새로운 클라우드 생성] 나머지는 이전에 했던 방식대로 똑같이 설정해주면 됩니다!OS 및 스토리지에서는 Ubuntu, 밑에서 두번째 네트워킹에서 HTTP,HTTPS 누르기그후 SSH를 연결해주고 필요한 파일들을 다운로드 해줍니다.( 밑에서 부터 순서대로 한줄씩 진행하기) [파이썬 프로그램 설치]sudo apt-get updatesudo apt install python3-pip [MongoDB 설치]sudo apt updatesudo apt upgrade -ycurl -fsSL https://pgp.mongodb.com/serv..

목차MongoDB 게시판 만들기Python과 SQL 연동게시판 구현을 이용한 Database의 CRUD 이해 1. MongoDB 게시판 만들기sudo mkdir 파일이름 #파일 생성sudo chmod -R 777 파일이름 #모든 파일의 권한을 열어줌 (제일 상위 파일로 가야함)cd 파일이름 # 하위폴더로 들어가기cd .. # 이전 폴더로 가기 각 해당 파일을 위치에 맞게 잘 넣어주기 다시 SSH로 들어가서 ls 눌러 파일이 잘 들어갔는지 확인하기python3 파이썬파일이름# [TMI] 이 게시글을 만들기 위해 노력했답니당,,어제부터 열심히 달려봤지만 mongodb 너란 녀석은 참.. 정을 줬다가도 다시 뺏어가는 마성의 매력이 넘쳐.. 그래도 확실히 결과물이 눈에 보이니 해-삐하네용 M..