지수

오늘 무엇을 배웠나요? ✍️ 유데미 - 태블로 고수되기 : Tableau 고급 트레이닝 ✍️ 그룹 및 집합 Section 1. 그룹 및 집합 📌 프로젝트 개요 : 잠재력을 가진 1,000개의 스타트업을 검토하여 투자할 곳을 찾고 있음. 해당 펀드가 투자를 선택하는 기준은 High Revenue, Low Expenses, Top Growth의 조합. 우리의 과제는 이사회가 투자할 기업을 식별하는 데 도움을 주는 것. 1.1 작업 공간 정리 - 폴더 안에 데이터를 두고 폴터 축소하기 - 폴더 별 그룹화 ➡ 상위 탭에 상관없이 모두 나열됨 ➡ 중복된 필드 숨기기 ➡ 새 폴더 만들기 1.2 그룹 작업하기 - 그룹을 생성하기 위해서는 차원이 있어야 함. - 그룹화는 하나의 카테고리가 있는 새로운 차원을 생성하는 ..

오늘 무엇을 배웠나요? ✍️ 유데미 - 태블로 완벽 실전 교육! 커리어 업그레이드 하기 ✍️ 테이블 계산, 대시보드, 스토리텔링, 데이터 준비, 클러스터, 사용자 지정 영역, 공간 파일 Section 6. 테이블 계산, 어드밴스드 대시보드, 스토리텔링 📌 프로젝트 개요 : 고객 데이터베이스에 나타난 지역들이 어떻게 다른지를 분석 다른 지역들에서 어떤 양상을 보이는가 ➡ 영국의 다른 지역들에서 누가 은행에 관심이 높은지를 평가 ➡ 어떻게 고객들에게 더 나은 서비스를 제공할 지 알 수 있음 6.1 매핑 : 지리적 역할 설정 방법 1) 태블로가 지리적 역할을 인식하지 못하면 우리가 따로 설정해야 함 - 우클릭 ➡ 지리적 역할 2) 지도는 만들었지만 매핑을 하지 않음 (unknown) 🔸 지역의 총 고객 수를 ..

오늘 무엇을 배웠나요? ✍️ 유데미 - 태블로 완벽 실전 교육! 커리어 업그레이드 하기 ✍️ 막대 차트, 시계열, 지도, 산점도, 결합, 블렌딩 Section 1. 막대 차트 📌 프로젝트 개요 각 3개 지역에서 사업 중인 상점에서 최고 실적을 낸 각 1명의 직원들만 보너스를 받을 자격이 있습니다. 올해의 보너스를 받을 자격이 있는 3명의 직원이 누구인지 찾아보세요. 실적은 총 판매량을 통해 결정됩니다. 1.1 태블로에 파일 연결하기 - csv는 콤마로 구분된 텍스트로 되어 있기 때문에 텍스트 파일 1.2 태블로 탐색하기 - 차수(dimenstions), 값(measure)은 서로 다른 역할 - 보통 태블로는 '값'을 두 개 이상의 '차수'에 넣어서 이들을 카테고리화 시키고 작업물의 질을 높임 1.3 계산..

1. 다양한 아이디어 우선 문제 정의를 바탕으로 해결 방안을 도출하기 위해 자료조사를 통해서 근거를 보충하고 아이디어를 제시했다. 문제에 대해 설득력을 갖추기 위해 사례를 조사하고, 인물을 바꿔본다면? 그들은 어떤식으로 이 문제를 해결하려고 했을까? 10년전에는 이 문제가 없었을까? 미래에는 이 문제가 없을까? 등 계속 추론하며 자료를 조사했다. 공감을 불러일으킬 만한 피해 사례와 현재 어떤 방식으로 해결되고 있는지 현황을 조사했다. 정리를 해보니 "흡연구역 을 관리하는 것이 곧 비흡연자를 배려하는 것"이라는 결론이 나오면서 초점이 퍼소나 대상인 비흡연자가 아니라 흡연자로 바뀌게 되었다. 흡연자가 겪고 있는 불편함은 크게 두 가지였다. 흡연부스의 위치를 알 수 없다는 것과 흡연부스가 더러워 이용이 꺼려진..

🌻 3주차 4L 회고 🌻 4L 회고형 1) Liked ( 이번주 수업에서 좋았던 점은? ) 2) Learned ( 이번주에 새롭게 배운 점은? ) 3) Lacked ( 배운 것에 관해서 내가 부족했던 부분은? ) 4) Longed ( 앞으로 뭘 더 하면 좋을까? ) 📍 Liked ( 이번주 수업에서 좋았던 점은? ) ✅ 이러닝 교육 이번주에는 3일간 R의 기초 문법, 전처리, 시각화, 통계분석을 배웠다. R은 이번에 처음 배우는 것과 다름 없는데 비록 짧은 시간이지만 이론+실습으로 핵심적인 부분은 모두 배울 수 있었다. 특히 데이터 전처리 패키지(dplyr)의 체인 연산과 데이터 시각화 패키지(ggplot2)의 레이어를 쌓는 방식은 직관적으로 이해하기 쉽고 편리해서 R이 왜 시각화와 통계에 최적화된 툴인..

1. 문제와 문제점 🔹 문제와 문제점 오늘 강의 시작은 문제와 문제점의 차이에서부터 시작했다. 문제는 기준과 이상의 차이이며 문제점은 문제 발생의 원인이다. 하나의 문제에 대해 여러 문제점이 있을 수 있으며, 그 문제점에 따라 솔루션이 달라지게 되는 것이다! 🔹 문제에 공감하기 우선 우리가 해야할 것은 일단 문제가 무엇인지 정의하고 그 문제에 공감하는 것이다. 나는 문제라 하면 그 현상 자체를 꼬집었지만 이번 활동에서는 그 현상이 가지는 의미와 가치를 파악하는 것이 중요하다는 것을 깨달을 수 있었다. 또한 해당 현상의 주체자 시점으로 그 사람이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 공감해야만 무엇을 해결해야 하는지 알 수 있다!! 마찬가지로 주체자가 누구냐에 따라 해결 방법도 달라지게 된다. 2. 인터뷰 🔹 퍼..

1. 창의력과 공감 데이터 드리븐 디자인 씽킹은 창의적 문제해결을 위한 공감과 올바른 문제 정의를 위한 도구이다. 창의력은 자유롭고 긍정적인 분위기에서 심리적 안정감을 느낄 때 발현된다. 또한 창의력은 호기심과 남을 돕는 마음인 이타심에서 비롯되며 결국 상대방의 입장을 공감할 수 있어야 적절한 해결책을 제시할 수 있다. 내가 데이터 분석을 하는 목적은 무엇일까? 결국은 "사람"을 위해서이다. 예전에는 기술이 발전하고 사람들이 그것에 적응하기 바빴지만, 지금은 사람을 위해 기술이 발전한다. 디지털 트렌스포메이션, 혁신도 사용자 입장에 공감하고 불편한 점을 개선하고 도와주려는 마음에서 비롯되는 것이고 이러한 이타심은 결국 나에게 돌아오게 된다. 2. 우리 팀만의 CI 만들기 먼저 구조물을 높게 쌓는 것으로 ..

오늘 무엇을 배웠나요? ✍️ R(ggplot2 패키지, 시계열 데이터 예측, 통계 분석, 상관 분석) 데이터 시각화 패키지(ggplot2) 1. ggplot2 ✅ ggplot2 문법 구조 - data layer부터 시작하여 각 층의 요소들을 더해 시각화를 완성하는 방식 층 Layer 구조 Layer 설명 기타 1 Data(데이터) layer 시각화를 하려는 데이터를 입력하는 층 - df 형식 사용 필수 2 Aesthetics(미학적) layer 데이터를 매핑하고자 하는 스케일 설정 - x축 y축 컬럼 지정, 색, 점/선 모양, 축에 대한 범위 etc. 필수 3 Geometries(기하학) layer 데이터를 사용하는 시각화 요소 정의 - 점/선, 히스토그램, 원차트, 박스그림 etc. 필수 4 Facet..

오늘 무엇을 배웠나요? ✍️ R(기초 문법, 기초 데이터 분석 및 시각화, dplyr 패키지) R 기초 문법 1. R 연산자 ## 1) 산술 연산자 10%%3 # [1] 1, 나머지 연산자 10%/%3 # [1] 3, 몫 연산자 ## 2) 비교 연산자 # 결과는 논리형으로 리턴 ## 3) 논리 연산자 # 결과는 논리형으로 a

오늘 무엇을 배웠나요? ✍️ R(데이터 타입, 자료구조, 변수, 함수, 패키지) 1. 데이터 처리과정과 R의 역할 2. 단축키 • Ctrl + S : 파일 저장 • Ctrl + O : 파일 불러오기 • Ctrl + Shift + N: 새 소스파일 • Ctrl + Shift + C: 코드 주석화 • Ctrl + 1~9: 화면이동 단축키 • Ctrl + Shift + Enter : 소스코드 실행 • Shift + Alt + K : 모든 단축키 확인 3. 데이터 타입 ✅ 기본 데이터 타입 • 수치형 타입 (Numeric) • 정수형 타입 (Interger) ✔ R에서 숫자는 기본적으로 Numeric. Integer로 지정하려면 값 뒤에 'L'기입 • 논리형 타입 (Logical) • 문자형 타입 (Charac..