가장 비싼 상품 구하기 SELECT MAX(PRICE) as MAX_PRICE FROM PRODUCT 가격이 제일 비싼 식품의 정보 출력하기 - 서브쿼리를 활용한 방식 () 쓰는 것 잊지말기 SELECT * FROM FOOD_PRODUCT WHERE PRICE = (SELECT MAX(PRICE) FROM FOOD_PRODUCT) 다른 풀이 (order by, Limit 사용) SELECT * FROM FOOD_PRODUCT ORDER BY PRICE DESC LIMIT 1;
지도학습 독립변수 x를 이용해서 종속변수 y를 예측하는 것 독립변수 (x): 예측에 바탕이 되는 정보, 인과관계의 원인, 입력값 종속변수 (y): 예측의 대상, 인과관계의 결과, 출력값 지도학습의 구분 회귀분석 Regression 분류분석 Classification 선형 모형 회귀 방정식 𝑦̂ = 𝑤𝑥 + 𝑏 𝑦̂: y값의 예측치 𝑥: 독립변수 𝑤: 기울기 또는 가중치 𝑏: y절편 x=0일때. y의 예측치 4.2 선형회귀분석의 기초 — 데이터 사이언스 스쿨 .ipynb .pdf to have style consistency --> datascienceschool.net 잔차 residual 𝑦̂와 y의 차이 (실제값과 예측값의 차이) 잔차를 그대로 더하면 부호로 인해 값이 작아지므로, 제곱합의 평균을 계..
부트캠프 종강 후 하고 있는 것들 정리!! 네이버 부스트코스 강의 듣기 -> 유용한 무료 강의가 많다! 책 쓰기 스터디 2월부터 수료생들 일부가 모여서 데이터 부트캠프를 통해 배운 내용 정리 겸 배우기 전 알았다면 좋았을 것들을 작성해서 전자책으로 출판해보는 스터디를 진행하고 있다. 전자책에 대한 의지와 남는 시간으로, 어쩌다보니 편집팀 총괄을 맡게 되어 열심히 참여하고 있다. 역시 책 한권을 만드는 건 주제, 제목, 목차, 본문 작성 말고도, 편집과 출간이라는 여러 산을 넘어야 해서 쉽지 않다. 그치만 혼자 하는 게 아니라 같이 하니까, 좋은 아이디어도 계속 나와서 과정 자체가 재미있다!! Udemy 태블로 강의 Learn Tableau 2022 for data science step by step. ..
프로그래머스 MySQL 기준 풀이 SELECT 다른 문제 풀이는 아래에 프로그래머스 SQL 고득점kit SELECT (1) 예전에 다 풀었었는데, 새로운 문제가 더 추가되었다!! 복습할 겸, 처음부터 쭉 풀어보려고 한다. mysql을 기준으로 풀이하고 있다. SQL 문제풀때 주의사항 (as) 출력할 컬럼명 바꾸는 것 잊지 말기 dogplot42-6.tistory.com 12세 이하인 여자 환자 목록 출력하기 NULL값 처리: NVL기능을 하는 IFNULL(컬럼, 'null값을 대체할 값') SELECT PT_NAME, PT_NO, GEND_CD, AGE, IFNULL(TLNO,'NONE') TLNO FROM patient WHERE age = 20 AND AGE =2 ORDER BY user_id asc..
상관 분석 상관계수 Correlation coefficient 두 변수의 연관성을 -1 부터 1 사이의 수치로 나타낸 것이다. 두 변수의 연관성을 파악하기 위해 사용한다 0일땐 두 변수가 독립, 1일땐 변수 간의 변화가 정확히 일치한다고 볼 수 있다. 기울기(a) y = ax + b 라는 식에서 x가 1만큼 변할 때 y의 변화량을 나타낸다. -> 상관계수와는 다른 개념이다. 공분산 Covariance 두 변수의 상관관계를 양과 음으로 판단 두 변수의 편차를 곱한 것의 평균값 (x, y 변수가 같다면 분산과 같음) 양의 상관 관계가 있을 땐 영수, 음의 상관관계가 있을땐 음수로 나타남 피어슨 적률 상관계수 가장 대표적인 상관 계수 공분산을 두 변수의 표준편차로 나눔 더 읽어보기: https://ko.wik..
통계적 가설검정 반증주의 철학에 기반하고 있는 통계적 검정 절차 초록 글씨의 출처는 도서 귀무가설 H0 (null hypothesis) - 검정하는 사람이 '옳지 않다'고 생각하는 가설 - 기각하고자 하는 가설 - 특별한 증거가 없으면 참으로 간주한다. 대립가설 H1 (alternative hypothesis) -검정하는 사람이 '옳다'라고 생각하는 가설 - 주장하고자 하는 가설 - 충분한 증거가 필요하다 통계적 가설 검정의 흐름 (1) 귀무 가설 H0이 옳다고 한다 (2) 데이터를 분석한다 (3) 얻은 결과에 대해 다음과 같이 생각한다. 1️⃣ 귀무가설 아래에서 이 데이터가 일어나기 어려운 것이라면 귀무가설이 비정상적이라고 하여 귀무 가설을 기각하고, 대립가설을 채택한다. 2️⃣ 귀무가설 아래에서 이 ..
