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👩‍💻Deep Wide School/📊Data Analytics & Statistics

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Datacamp Python중간점검 & Codeacademy SQL 💎 10일 간의 Datacamp 태어나서 처음 배운 파이썬, 10일 동안 데이터캠프의 파이썬에 관련한 코스들을 독파하며 뼈를 깎는 고통을 느꼈는데.... 이해를 100% 하든 못하든, 인내하며 대략 한번 훑었다. 이제 숭숭 뚫린 구멍들을 메워가야하는 시점이다. 첫번째 목표는 '잘하는 것'이 아닌 '익숙해지는 것'이다. BigDataContest에서 제공해준 DB를 이용해 직접 주피터 노트북에서 분석과 시각화를 시작했다. 시작하고 나니 두 가지 문제를 발견했다. 1)데이터셋을 보고 뭘 분석할지에 대한 플래닝이 잘 안 된다. 2) 하고싶은 시각화가 머릿속에 있어도 표현이 안된다. 이 두 가지 문제점을 안고서, 데이콘Daycon에 올라오는 코드공유 자료들을 통해 눈과 머리를 좀 키워야겠다고 생각했다. 다른 사..

📊확률과 통계 기초 간단메모 📊 확률과 통계 BASIC CONCEPT 확률과 통계, 표본공간에 대해 정리해본다. ✔️ 확률과 통계란? 확률: 오랜시간동안 경험적으로 쌓아온 확률현상에 대한 경험적 인식을 바탕으로 이론화한 것. 통계: 자료를 수집한 뒤 분석, 해석 및 표현을 다루는 수학의 한 분야 *확률과 통계는 별개의 학문이지만, 통계를 하려면 확률지식을 알아야 한다. ✔️확률 1. 수학적 확률 : 누가 계산하든 동일한 값으로 계산되는 확률 2. 통계적 확률: 동일조건& 독립적으로 무한반복했을 때 발생하는 확률 3. 주관적 확률: 관찰자의 주관에 따라 다르게 표현되는 확률 ✔️표본공간(Sample Space) & 사건(Event) -확률이론은 '표본공간(sample space)'의 정의부터 시작한다. 표본공간은 '통계적 실험에서 발..

2020 빅콘테스트 제8회 데이터 분석 경진대회 온라인 설명회 #분석 Task 📍빅콘테스트 참가 분야 2가지 📍분석(추론) Task '분석'은 어떠한 형태의 데이터를 통해 사회 현상을 해석하고, 우리가 원하는 특정한 비즈니스 목적에 맞춰서 이야기 할 것인가를 잘 설명하는 것이다. 우리가 해결하기 위한 문제에 대한 상황과 이 문제에 대한 내용들이 잘 해결되었는지를 확인할 수 있는 '지표'라는 것을 정의해야 하고, 좋은 지표는 다음과 같다. 📍올바른 지표 분석의 본질은 '사업에 매우 중요한 지표를 추적하는 것이다'. 2020년도에 우리가 언컨택트, 즉 비대면 상황과 사업에서 데이터 분석을 통해 보다 나은 서비스와 좀더 나은 제품들을 만들기 위해, 데이터와 내용을 어떠한 형태로 해석할 것인지/ 또 문제를 잘 해결했는지를 판단하는 것의 핵심은 '올바른 지표'다. 해당 상황에 대한 다양한 ..

파이썬을 시작한 데이터 초보들, 데이터 리터러시를 얻고자 한다면 📍How to get Data Literacy? 데이터 리터러시를 기르고자, 파이썬과 통계 공부를 시작했다. 파이썬을 태어나서 처음 다뤄보는데, Datacamp의 Introduction to Python으로 스타트를 끊게 되었다. 할만했으나 고작 Introduction 코스를 하루 이틀 걸려 수행하다가, 마지막 두 문제를 남겨두고 멘탈이 점점 바들바들 떨려올 무렵, 동료가 글 하나를 공유해주었다. 당장 파이썬 문법을 한 두개 더 아는 것보다 중요한 것은, 기본적인 통계 지식을 탑재하는 것이라는 생각이 들었다. 다음은 공유받은 글의 일부 내용이며, 이어 앞으로 내가 데이터 공부를 하며 기억하면 좋을 내용들을 한 번 더 정리해보고자 한다. ''데이터 코딩"이 아니다. 핵심은 "데이터 넛지" 최근 데이터 리터..

📒통계공부노트📒 [통계학 입문] 대푯값과 산포도 #1 📒통계공부노트📒 📌통계학에서는 데이터 개수를 '표본 크기', '샘플 사이즈'라고도 한다. 📌무엇을 나타내려는 분석자료인지 염두하고, 그것에 맞는 대푯값을 찾는 것이 중요하다. 📌데이터를 숫자로 보지만 않고, 표나 그래프로 정리해 특징을 살펴보는 게 통계학의 기본이다. 1. 대푯값(AVERAGE) : 통계학에서 대푯값은 여러개다. 1) 평균값 : mean 데이터 값을 다 더해 데이터 수로 나눈 값. '산술평균'과 '기하평균이'이 있다. 밥을 먹고 각자 나눠서 돈을 넀을 때 이 돈이 평균값의 전형적 사례다. 극단적으로 높은 값이 있으면 그것에 많은 영향을 받기 쉽다. 극단값(이상값/아웃라이어)의 영향을 많이 받는 값이다. 2) 중앙값 : median 모든 데이터를 큰 순서대로 나열할 때 가운데(중앙)에 있는..

Google Analytics 트래픽 필터 설정하기 GA 트래픽 필터 설정 내가 Tistory에 접속하는 데이터가 허수로 잡히는 것을 방지하기 위해, 필터를 사용해보고자 한다. 나의 IP Address를 제외해보고자 한다. '설정' -> '보기'로 들어가면, '필터'란이 있다. 여기서 필터추가를 누른다. 필터라는 것은 '보기'에 해당 데이터가 안 쌓이게, 혹은 쌓이지 않게 만드는 것이다. 그래서 Back-up용 데이터에는 추가하지 않도록 한다. 이렇게 집에서 작업할 때, 나의 ip를 제외하도록 했다. '제외', '해당IP 주소에서 유입된 트래픽', '일치'로 설정하고, 구글에 내 ip를 검색해서 해당 ip주소를 입력했다. 내가 나의 스마트폰으로 유입되었을 때, 해당 ip도 기록을 제외하도록 두 가지 필터를 설정해뒀다. 정말 간단하군!

Deep Wide Studio, Google Analytics를 시작하다 다시 만났다 Google Analytics 사실 티스토리를 시작하게 된 계기는 Google analytics에 있었다. Edwith에서 무료 GA 코스를 수강하면서, 나만의 웹페이지를 두고 GTA도 심어보고 통계를 만져보고 싶다는 생각을 했었다. 간단한 나만의 웹페이지로는 블로그가 딱이겠는걸 했다. 네이버 블로그는 GTA를 심을 수 없다고 들었고, 브런치는 작가신청을 해야해서, 일단 아무런 블로그 컨셉이 없던 나는 티스토리를 시작했다. 통계 자료를 내려면 내 블로그에 유입 될 만한 매력적인 무언가가 있어야했다. 그러다보니 왠걸 주객전도로 GA를 써보기 위해, 블로그를 너무 열심히 하게 된 것이다.. 어느덧 글이 70개 정도 가까이 되었고, 슬슬 블로그를 외부로 공개해볼까 생각하게 되었다. 그래서 다시 흐..

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