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[SQL] DataCamp 수강 (1) SQLD 자격증 취득한지 9개월 정도 되었다. 공모전, 프로젝트 등을 하면서 모두 정형화된 데이터라 SQL을 사용할 일이 많이 없었고 자연스레 기억 속에서 SQL은 잊혀져갔다. 🤣 데이터 분석가라면 필수적으로 사용해야 하기도 하고 코딩테스트도 준비해야 할 겸 무조건 해야겠다는 생각이 들어서 은혁이와 함께 DataCamp 수강을 신청했다. 😁 앞으로 이 공간은 SQL에 관한 모든 지식들을 정리할 예정이다. 주로 함수 사용법에 대해 정리할 듯 하긴 하다. 🙃 쿼리 실행 순서 : FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> ORDER BY 깔끔한 쿼리 작성 법 : FROM, WHERE 등은 대문자로, 컬럼명 등은 소문자로 작성, 다수의 컬럼명을 활용할 때에는 아래 방.. 2021. 3. 8.
[Git] local 파일 Github에 업로드 하는 방법 [영역] working directory : 현재 작업 공간 Index : 준비 공간, stage 또는 stage area라고도 부름 local repository : 나의 PC에 존재하는 저장소인 local repository remote repository : github에 존재하는 원격 저장소 [명령어] git init : .git 폴더를 생성 git add : working directory에 변경된 작업 사항을 Index로 추가 git commit : Index의 내용을 local repository에 확정 지음. git push : local repository의 내용을 remote repository로 업로드 함. git pull : local repository의 내용을 remote rep.. 2021. 3. 3.
피파온라인4 API 활용 데이터 분석 프로젝트(5) ⚽ 매치 상세기록 API 중 ShootDTO, PassDTO, DefenceDTO에 포함된 변수들의 분산분석을 통해 경기 결과에 따른 슈팅 횟수, 패스 횟수 등의 차이를 검정해보려고 한다. 분산분석을 하는 이유는 승리에 영향을 미치는 요인들을 보다 더 잘 파악하기 위해서이다. 현재 데이터는 총 200개의 관측값들로 이루어져있다. 나는 이 데이터를 전체 데이터/나의 데이터/ 상대방 데이터로 나누어 분산분석을 각 DTO에 3번씩 진행했다. 이렇게 한 이유는 다음과 같다. 하나, 전체 데이터를 통해 경기결과에 따라 유의미한 차이가 있는 변수들을 확인할 수 있다. 둘, 나의 데이터를 통해 나의 공식 경기 결과에 따라 유의미한 차이가 있는 변수들을 확인할 수 있다. 셋, 상대방 데이터를 통해 상대방들의 공식 경기.. 2021. 3. 2.
교호 작용, 다변량, 다중 변수 교호 작용 교호 작용이란, 한 요인의 효과가 다른 요인의 수준에 의존하는 경우를 의미한다. 예를 들어, 심장마비에 걸린 환자들의 정보를 살펴보았을 때, 나이, 몸무게, 음주 횟수, 흡연 여부, 가슴 통증 정도 등의 변수가 있다고 할 때, 흡연 여부에 따라 가슴 통증 정도의 관계가 달라진다면 이는 교호 작용이 발생한다고 할 수 있다. 즉, 흡연 여부가 가슴 통증 정도에 영향을 미치게 됨으로 교호 작용이 발생한 것이고, 곱셈의 형태로 두 변수의 교호 작용을 나타낼 수 있다. (SPSS를 활용하여 교호 작용 변수들을 살펴봤을 때, '흡연 여부*가슴 통증 정도'와 같이 나타나는 것을 보았다.) 학부 시절, 실험 계획법 시간에 들었던 기억으로는 한 요인에 대한 영향을 파악하기 위해서는 다른 요인들을 제어한 다음,.. 2021. 2. 24.

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