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피파온라인4 API 활용 데이터 분석 프로젝트(4) ⚽ 매치 상세 기록 조회 API 중 MatchInfoDTO 변수들을 다양하게 시각화해보고 인사이트를 도출해보았다. 특히, 경기 결과에 따라 변수들을 비교분석 했으며, 아래의 결과들을 얻었다. 1. 최근 100경기를 보면, 게임 정지횟수, 파울 횟수, 부상 횟수, 레드카드, 옐로카드, 오프사이드 횟수는 경기 결과에 상관없이 모두 같은 형태를 띈다. (0~3 사이의 값을 가짐) 2. 경기결과에 따른 코너킥 횟수를 살펴보았고, 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있었다. 비겼을 경우를 제외하고 코너킥은 1번 진행된 경우가 가장 많았다. 승리했을 경우, 코너킥 2번의 빈도가 두번째로 높았다. (하지만, 경기 중 총 2번 진행 됐으므로, 내가 코너킥을 얻어 골 넣은 비율이 많은 것인지 상대방이 코너킥을 얻은 것인지 .. 2021. 2. 6.
[Python] Matplotlib 그림의 제목 조절 방법 각 title의 크기와 suptitle이 겹치면서 발생한 문제를 해결한 과정을 기록한다. 피파온라인4 프로젝트를 진행하던 중 3개의 그림을 연속해서 그렸다. 그림 저장에는 큰 문제가 없지만, 쥬피터 노트북 결과창에 suptitle과 각 그림의 title이 겹치는 문제를 확인했다. 이를 해결하기 위해서는 다음과 같이 진행하면 된다. 1. set_title 혹은 fig.suptitle 에서 position=(x, y) 값을 조정한다. 2. x값 혹은 y값만 조정하려면 x=값, y=값 을 지정해주면 된다. # 1번 방법 ax.set_title(title, position = (0.5, 1.0+0.05)) fig.suptitle(title, position = (0.5, 1.0+0.05)) # 2번 방법 ax... 2021. 2. 3.
피파온라인4 API 활용 데이터 분석 프로젝트(3) ⚽ 최근 100경기 경기 결과 비율과, 평일/주말의 시간대에 따른 공식경기 승률을 그래프로 그려보았다. 내가 생각했던 가설은 '저녁 시간이 새벽, 오전 시간보다 승률이 높을 것이다.' 이유는, 비진성 유저들의 유입이 주말에 많을 것이라 생각되기 때문이다. 최근 100경기 결과 총 42번 승리했으며, 그 중 몰수승은 3번이었다. 총 38번 패배했으며, 그 중 몰수패는 2번이었다. 무승부는 20번이었다. 시간대에 따른 승률 그래프 저녁 6시에 가장 높은 승률(75%)을 보였고, 저녁 7시에 가장 낮은 승률(22%)을 보였다. 한 시간 차이로 승률이 가장 높았다가 가장 낮았다. 이는 데이터가 많이 존재하지 않기 때문에, 저녁 시간대에 승률이 비교적 높다고 확정지을 수는 없을 것 같다. (더 많은 데이터를 모아.. 2021. 2. 1.
[SQL] SQL Server 연결하기 & 데이터 베이스 생성 Mircrosoft SQL Server Management Studio 18을 사용하기 위해서는 먼저 SQL Server에 연결이 필요하다. 이 과정을 기록하기 위해 글을 쓴다. SQL Server 연결하기 데이터베이스 엔진 인스턴스 이름 확인 관리자 멤버로 Windows에 로그인 한 후, Management Studio를 연다. 서버에 연결 대화 상자를 취소한다. 등록된 서버가 표시되지 않는 경우 좌측 상단의 보기 메뉴에서 등록된 서버를 클릭한다. 등록된 서버 도구 모음에서 데이터베이스 엔진 을 선택한 상태로 데이터베이스 엔진 을 확장하고 로컬 서버 그룹 을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 태스크 를 가리키고 로컬 서버 등록 을 클릭합니다. 로컬 서버 그룹 을 확장하여 표시된 컴퓨터에 설치된 데이터베.. 2021. 1. 30.

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