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• [금융권 SQL 실무] Case When 절 [금융권 SQL 실무] 4. Case When 절 CASE WHEN 이란? SQL의 CASE WHEN 구문은 특정 조건에 따라 다른 결과를 출력하는 데 사용됩니다. 이를 통해 특정 데이터를 조건에 따라 다른 방식으로 처리할 수 있습니다. CASE WHEN 구조 일반적으로 CASE WHEN 구문은 다음과 같은 형식을 가집니다. SELECT CASE WHEN [조건1] THEN [결과1] WHEN [조건2] THEN [결과2] ... ELSE [기본 결과] END FROM [테이블 이름]; 여기서 [조건1], [조건2] 등은 비교 연산자를 사용하여 특정 값과 비교합니다. 비교 연산자에는 다음과 같은 것들이 있습니다. = (같음) (다름) = (크거나 같음) [결과1], [결과2] 등은 .. 데이터분석/SQL 2023. 5. 2.

• [책 리뷰] 데미안 - 헤르만 헤세 / 자아를 찾아 여행하는 모두에게 [책 리뷰] 데미안 - 헤르만 헤세 새는 알을 깨고 나오려 힘겹게 싸운다. 알은 세계이다. 태어나려고 하는 자는 세계를 깨뜨려야 한다. 데미안 소개 헤르만 헤세의 소설인 데미안은 1919년에 발표된 작품으로 주인공인 에밀 싱클레어가 자신의 내면 세계와 진실, 그리고 자아실현을 중요시하는 헤세의 철학을 담고 있으며, 현대 문학의 걸작 중 하나로 평가되고 있다고 하네요 데미안은 싱클레어가 갖고 있는 내면의 갈등과 외부의 고통을 발견하고, 선악의 이분법적 세계로부터 벗어나 독립할 수 있게끔 그를 돕는다는 내용으로 구성되어 있어요 [헤르만 헤세] 독일계 스위스인으로 시인, 소설가, 화가 그는 1877년 7월 2일 독일 남부의 뷔르템베르크에서 태어나 독일에서 자랐고 그의 작품은 인간의 내면 세계와 삶의 의미에 대.. 취미생활/좋은책 2023. 4. 29.

• [금융권 SQL 실무] WHERE 절 [금융권 SQL 실무] 3. WHERE 절 WHERE 절 이란? SQL에서 WHERE 절은 데이터베이스 테이블에서 특정 조건에 부합하는 행(row)을 선택하는 데 사용되는 절(clause)입니다. WHERE 절은 SELECT, UPDATE, DELETE 등의 SQL 문장에서 모두 사용됩니다. 예를 들어 "SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York'" 라는 SQL 문장은 "customers" 테이블에서 "city" 열의 값이 "New York"인 모든 행을 선택합니다. WHERE 절은 비교 연산자(=, , =, )와 논리 연산자(AND, OR, NOT)를 사용하여 조건을 지정할 수 있습니다. WHERE 절을 사용하면 데이터베이스에서 필요한 데이터만 검색하여 불필요한.. 데이터분석/SQL 2023. 4. 28.

• [금융권 SQL 실무] 서브쿼리(Subquery) [금융권 SQL 실무] 2.서브쿼리(Subquery) 서브쿼리(Subquery) 란? SQL 서브쿼리(Subquery)는 데이터베이스에서 하나의 SQL 쿼리문 안에 또 다른 SQL 쿼리문을 내장시켜서 데이터를 추출하는 방법입니다. 서브쿼리는 주로 다른 테이블에서 데이터를 가져와야 할 때, 복잡한 조건으로 필터링해야 할 때, 혹은 그룹화된 데이터를 다시 필터링해야 할 때 사용됩니다 서브쿼리의 종류 SQL 서브쿼리는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 1. 인라인(Inline) 서브쿼리 인라인 서브쿼리는 메인 쿼리의 SELECT, FROM 또는 WHERE 절 안에 있는 서브쿼리를 말합니다. 일반적으로 서브쿼리는 WHERE 절 안에 사용되며, 메인 쿼리의 WHERE 절에 있는 조건식과 서브쿼리의 결과를.. 데이터분석/SQL 2023. 4. 26.

• [금융권 SQL 실무] with 절 [금융권 SQL 실무] 1.with 절 With절 이란? SQL의 With 절은 하나 이상의 일시적인 뷰를 정의하고, 이러한 뷰를 재사용하여 복잡한 쿼리를 간결하게 작성할 수 있도록 도와주는 기능. 이를 통해 쿼리의 가독성과 유지 보수성을 향상시킬 수 있음 With절 쿼리 예시 (1) With my_view AS ( SELECT column1, column2, ... FROM my_table WHERE condition ) SELECT column1, COUNT(*) FROM my_view GROUP BY column1; 위의 예시에서, WITH 절은 my_view라는 임시 뷰를 정의. 이 뷰는 my_table에서 조건에 맞는 행을 선택하고, column1과 column2 열을 선택하고 이 뷰를 사용하여.. 데이터분석/SQL 2023. 4. 25.

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  [다이어트 챌린지] D+6 인바디 체험 다이어트 챌린지 6일 차 현재 체중 74.5kg / 목표 67kg 나의 늘어짐을 최대한 막기 위해 헬스장은 회사 앞으로 다니고 있다 서울역 엘리트핏24 여기 피크타임에도 사람이 많지 않고 기구도 충분해서 나같은 헬스초보에게 적합 (스포애니가 최우선순위 였으나 사람보고 놀라서..) 어제는 인바디 기계로 체성분을 확인하고 시작했는데.. 무려 과체중에 경도비만 인바디 어플 설치하니 자동으로 다 기록되고 제 신체비율에 대한 점수도 나오는데 참고로 제 점수는...71점 (상위 73%) 허허허... 인바디 참 좋네요 사는이야기 2023. 4. 25.

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  [다이어트 챌린지] D+5 ??? 다이어트 챌린지 D+5 (자꾸 더러운 발 죄송해요) 근데...체중계가 망가진 것 같아서요..^^ 인생 역대 몸무게를 또 찍었구요 어쩌다 보니 세미 회식을 하게 되었고... 그게 하필 내 최애 미자네 닭도리탕 이었고 (여기에요 꼭 가보세요) 02-319-2228 https://maps.app.goo.gl/pYRRaXXwookxRHmM6?g_st=ic 또 주말에는 호주에서 친구가 와서 야무지게 새벽까지 먹었습니다 이 글을 작성하는 월요일 오늘은 헬스장에서 모든걸 불태우겠습니다 사는이야기 2023. 4. 24.

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  [빅데이터분석기사 필기 불합격 후기] 6회 시험 (진심 믿기지가 않소~ ㅠㅠ) 지난 4월 8일에 빅데이터분석기사 필기 6회 시험을 봤고 엊그제 결과가 나왔는데...위와 같네요 제 스스로에게 반성하라고 이렇게 박제 합니다 불합격...이지만, 후기 남깁니다 1. 시험개요 자격증 시험은 필기, 실기 2단계로 나눠져 있구요 필기는 빅데이터 분석기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석 4개 챕터로 구성되어 있고 120분간 80문제를 풀며, 평균 60점 이상, 각 챕터 별 40점 이상 (과락 있음) 맞아야 해요 실기는 빅데이터 분석실무로 총 180분간 3개 챕터에 대해 문제를 풀며, 과락 없이 총점제로 60점 이상 맞아야 한대요 (ㅜㅜ) 2. 교재 위의 2023 빅데이터분석기사 필기 한권완성 책으로 공부했어요 앞에는 이론이 정리되어 있고 뒤에.. 자격증/빅데이터분석기사 2023. 4. 24.

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  [다이어트 챌린지] D+1 이게 맞나? 다이어트 챌린지 D+1 목표 체중 : 67.0kg 현 체중 : 74.7kg 잉? 어째서? 이거 어제찍은거 아닌데 왜 몸무게가 같죠 어제 런닝머신도 인터벌로 20분 하고 딥스, 체스트 프레스도 하고 마무리 자전거까지 20분 탔는데 왜? ...냐면 어제 퇴근 후 짝궁과 너무 맛있는 제주도 돼지고기를 3인분에 찌개까지 먹는 바람에... (난 별로 안먹긴 했지만) 다들 먹고살자고 하는 일이니까 공부도 운동도 쉬어가며 합시다~~^^ 사는이야기 2023. 4. 19.

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  [다이어트 챌린지] D+0 시작 다이어트 챌린지 D+0 몸무게 : 74.7kg 내 인생 태어나서 처음인 무게였다 어제 나는 75.6 이라는 숫자를 보고 소스라치게 놀라지 않을 수 없었고 부리나케 헬스장 6개월을 등록했다 타이밍 늦은 과제나 시험공부처럼 해야지 해야지 하며 때를 늦어버렸고 체질적으로 살이 찌지 않는다고 ‘착각‘했던 지난날을 반성한다 (늦었지만) 이제 운동도 열심히 해 봐야지 사는이야기 2023. 4. 18.

• [빅데이터분석기사 필기 요약정리] : Part 03. 빅데이터 모델링 & Part 04. 빅데이터 결과 해석 / 23년 제6회 시험 대비 (feat. 김계철 교수님) 빅데이터분석기사 필기 요약정리기존에 비공개로 정리해놓고 보다가 시험이 끝나고 이제 좀 정신이 들어 공유해요 필기는 제 기준 꽤나 어려웠고,복원문제를 봐도 내가 뭘 찍었(?)는지 기억이 안나서 결과가 나오면 후기 또 쓸게요(합격후기이기를...!!) [빅데이터분석기사 필기 요약정리] : Part 03. 빅데이터 모델링 & Part 04. 빅데이터 결과 해석 1. 연관성 측정지표 지지도/신뢰도/향상도 계산 구분 내용 지지도 A와 B를 모두 포함하는 거래의 수 / 전체 거래의 수 신뢰도 A와 B를 모두 포함하는 거래의 수 / A를 포함하는 거래의 수 향상도 (A와 B를 모두 포함하는 거래의 수 * 전체 거래 수) / (A를 포함하는 거래의 수 * B를 포함하는 거래의 수) 2. 데이터 마이닝 기반의 분석모형 분.. 자격증/빅데이터분석기사 2023. 4. 8.

• [빅데이터분석기사 필기 요약정리] 혼동행렬과 연관성분석 빅데이터분석기사 필기 잡고가야 하는 두번째, 혼동행렬과 연관성분석 이것도 2문제 정도는 나오니까! 유튜버 @그로잉린 채널에서 정말 도움 많이 받음! (추천해요) 예측PositiveNegative실제PositiveTrue Positive (TP)False Negative (FN)NegativeFalse Positive (FP)True Negative (TN) - 약어의 앞자리는 실제에서 가져오고 (실제와 예측이 같으면 P, 다르면 F) 정확도전체 데이터 중 예측을 정확하게 한 데이터의 비율TP + TN / TP + TN + FP + FN (전체)정밀도모형이 P로 예측한 데이터 중 실제 P인 데이터의 비율TP / TP + FP민감도 = 재현율 (민재!)실제 P인 데이터 중 모형이 P로 예측한 데이터의 비율T.. 자격증/빅데이터분석기사 2023. 4. 7.