데이터 분석 기술 블로그

가장 적합한 그래프는 무엇일까?청중이 쉽게 이해할 수 있는 그래프입니다.다양한 범주에 대한 총합 또는 서브 구성 요소들의 비교상/하단에 위치하지 않는 항목들 간의 상대적인 비교가 어려움비교하고 싶은 중요 값을 상/하단에 위치시키기 - 파란색 데이터가 주 데이터라면 가운데가 아닌 상/하단에 위치시키는 것이 좋음

가장 적합한 그래프는 무엇일까?청중이 쉽게 이해할 수 있는 그래프이다.히트맵 (heatmap)행과 열로 구성된 테이블 형태의 데이터를 색상 또는 그러데이션을 활용해 시각화큰 장점은 많은 정보를 한 번에 효과적으로 시각화 가능여러 변수의 상호작용이나 패턴 쉽게 파악 가능범례를 꼭 포함 시키기해당 범위의 말단에 위치한 값을 신속하게 찾을 수 있음중요 항목을 상단에 위치시켜 전달하고자 하는 메시지를 사용자가 빠르게 인식하도록 하기사람들은 데이터를 읽을 때 위에서 아래로 읽는 경향이 있음내가 표현하고자 하는 중요 데이터는 항상 상단에 위치하는 것이 좋음

데이터 스토리텔링의 6가지 원칙 (Book - Storytelling with data)해당 상황 정보를 이해한다.적합한 시각적 디스플레이를 선택한다.불필요한 시각적 요소는 제거한다. (ex. 불필요한 레이블, 다양한 색 등.)원하는 곳에 집중시켜야 한다. (색상, 크기, 형태 등)청중처럼 생각한다.스토리를 전달한다.Tableau Prep 이란?데이터를 정리하고 변형하여 분석이나 시각화에 적합한 형태로 돕는 Data Prep 도구직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스와 미리보기 기능을 통해 복잡한 데이터 준비 작업을 훨씬 쉽고 빠르게 수행 가능Tableau Desktop에서 분석 및 시각화 작업을 시작하기 전에 사용Tableau Prep Builder와 SQL/Python 차이Tableau Prep Buil..

SELECT patient_id,patient_name,conditions from PatientsWHERE conditions LIKE 'DIAB1%' OR conditions LIKE '% DIAB1%' ;생각해 보면 쉬운 문제인데 LIKE를 생각해내지 못했다.

DELETE p1FROM Person p1, Person p2WHERE p1.Email = p2.Email AND p1.Id > p2.Id;SELECT문만 연습해 왔는데 DELETE도 사용할 수 있다는 것을 알았다.

SELECT sell_date, COUNT(DISTINCT(product)) AS num_sold, GROUP_CONCAT(DISTINCT product ORDER BY product ASC separator ',') AS productsFROM ActivitiesGROUP BY sell_dateORDER BY sell_date ASC;GROUP_CONCAT에 대해서 처음 알았다. 원래 CONCAT이나 CONCAT_WS인가?라고 생각했었는데 적용을 할 수가 없어서 답을 확인해야 했다.

SELECT *FROM UsersWHERE mail REGEXP '^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_.-]*@leetcode[.]com$';사실 REGEXP는 너무 많은 문자들이 있어서 익숙하지 않다.*는 0번 이상 반복을 의미한다.[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_.-]*는 "첫 글자는 영어 알파벳, 뒤에는 지정된 문자가 반복 가능"을 의미한다.. 은 대괄호 안에 넣어야 문자 그대로의 점(.)으로 인식된다.$은 문자열이 정확히 끝나도록 제한한다.

SELECT person_nameFROM Queue q1JOIN (SELECT person_id, SUM(weight) OVER (ORDER BY turn) AS Total_WeightFROM Queue) q2ON q1.person_id = q2.person_idWHERE q2.Total_Weight