문제 : 상품을 구매한 회원 비율 구하기 문제 핵심문제 잘 이해하기.. 조건USER_INFO 테이블과 ONLINE_SALE 테이블에서 2021년에 가입한 전체 회원들 중 상품을 구매한 회원수와 상품을 구매한 회원의 비율(=2021년에 가입한 회원 중 상품을 구매한 회원수 / 2021년에 가입한 전체 회원 수)을 년, 월 별로 출력하는 SQL문을 작성해주세요. 상품을 구매한 회원의 비율은 소수점 두번째자리에서 반올림하고, 전체 결과는 년을 기준으로 오름차순 정렬해주시고 년이 같다면 월을 기준으로 오름차순 정렬해주세요. 풀이흐름1. CTE로 2021년에 가입한 USER_ID의 합 계산 CTE로 먼저 2021년에 가입한 USER_ID의 합을 계산해둔다 나중에 행 마다 연산하지 않기 위해서이다 2. 메인쿼리의 ..

문제 : 보호소에서 중성화한 동물 이름 문제핵심특정 문자열을 포함하는 데이터 조회하기 조건ANIMAL_INS 테이블의 SEX_UPON_INTAKE 열이 'Intact' 이면서ANIMAL_OUTS 테이블의 SEX_UPON_OUTCOME 열이 'Neutered' 거나 'Spayed' 인데이터를 ANIAL_ID 기준 오름차순 정렬 WHERE 절에서만 쿼리를 잘 짜면 쉽다Neutered 와 Spayed 의 조건을 설정할 때, LIKE 를 사용하면 두 줄을 써야하기 때문에REGEXP 를 사용해서 코드를 조금 짧게 만들었다SELECT i.ANIMAL_ID, i.ANIMAL_TYPE, i.NAMEFROM ANIMAL_INS i INNER JOIN ANIMAL_OUTS o ON i.ANIMA..

문제 : 오랜기간 보호한 동물(1)문제요약입양을 가지 않은 동물 중 가장 오래 보관된 동물 3마리의 이름과 보호시작일을 조회하라 주어진 테이블보관일 날짜가 있는 동물보호소 테이블 ANIMAL_INS입양일 날짜가 있는 동물보호소 테이블 ANIMAL_OUTS 풀이 흐름ANIMAL_OUTS 에 있는 동물은 모두 ANIMAL_INS 에 존재한다ANIMAL_INS 에는 있지만 ANIMAL_OUTS에는 없는 동물이 입양되지 않은 동물이다그러므로 WHERE 문에서 ANIMAL_OUTS에는 없는 ANIMAL_ID만 ANIMAL_INS 에서 조회한다문제의 나머지 조건에 맞춰 SELECT 문에서 이름과 보호시작일을 선택한다보호시작일을 오름차순으로 정렬한 뒤 LIMIT 문으로 3개의 케이스만 조회하면보호시작일이 오래된 3개..

목차 1.웹 크롤링을 하기 전에 알아야할 것들 정리2. BeautifulSoup 기초 사용법 3. 정적 웹 사이트 크롤링 4. 동적 웹 사이트 크롤링 5. API로  웹 사이트 크롤링   1. 웹 크롤링을 하기 전에 알아야할 것들 정리 1. 웹 크롤링과 웹 스크래이핑  웹 크롤링: 웹 사이트에 있는 수많은 데이터를 반복 작업을 통해 자동 수집하는것 웹 스크래이핑: 웹 스크래이핑은 웹 사이트에서 원하는 정보만 추출한다는 의미인 반면  웹 크롤러는 데이터 전체를 가져온다는 뜻이다 하지만 웹크롤링과 웹스크래이핑은 같은 의미로 쓰이는 경우가 많다고 한다  웹 크롤링의 대략적인 과정 1. 원하는 데이터가 있는 웹 사이트 접속  2. 웹 사이트에서 F12 키를 눌러 원하는 정보 위치 확인  3. 웹 페이지에서 HT..

목차1. 가설검정2. 머신러닝 1.  가설검정# c++ 도서 데이터 프레임cpp_df.head(3) # 파이썬 도서 데이터 프레임pyt_df.head(3)print('파이썬 도서 대출건수 평균 :', np.mean(pyt_df['대출건수']))print('C++ 도서 대출건수 평균 :',np.mean(cpp_df['대출건수']))파이썬 도서 집단과 c++ 도서 집단의 평균은 통계적으로 다르다고 할 수 있는지 검정 귀무가설은 '평균이 서로 다르지 않다' 이며,대립가설은 '평균이 서로 다르다' 이다 검정통계량은 다음과 같다# 두 표본의 평균과 표준오차 계산pyt_mean = np.mean(pyt_df['대출건수'])cpp_mean = np.mean(cpp_df['대출건수'])pyt_se = np.std(py..

목차 1. JSON, XML 문서 살펴보기 2. API 사용해서 데이터 가져오기 3. 웹스크래이핑 해서 데이터 가져오기 4. 데이터 정제 메서드 정리 5. 정규표현식으로 문자열 다루기6. 기술 통계 메서드 정리 7. 시각화  1. JSON, XML 문서 살펴보기JSON 문서import json# JSON 객체는 파이썬의 딕셔너리와 비슷하다# API로 받은 데이터가 JSON 문자열일 때# 다음과 같은 방법을 파이썬에서 사용할 수 있게 해준다# 파이썬 딕셔너리 객체 생성d = {'name' : '혼공 데이터분석', 'year' : 2022}print(d)print(type(d))# 파이썬 딕셔너리 -> JSON 문자열로 변환d_str = json.dumps(d, ensure_ascii= False) # 한글..