1. 새 비주얼리제이션 만들기 2. 데이터 첨부하기 위 화면에 데이터 드래그 엔 드랍 원본데이터를 확인할 수 있음 3. 시각화하기 왼쪽아래 sheet를 누르고, 원하는 행, 열 구성을 왼쪽 테이블에서 드래그엔 드랍 행을 id, 열을 성별로 했을때 테이블 행을 성별, 열을 생존자 수로 했을 때 그래프 오른쪽 표현방식에서 다른 차트로 변활할 수 있다.

HTML코드 this is h1 1 this is h1 2 this is h1 3 click to change color click to change class mouse over this is h2 this is h3 this is h2(out of div) JS코드 // -------------------------------[이벤트동작]------------------------------- // 1. 클릭으로 색깔 바꾸기 function handleTitleClickColor() { // element가 블루면 토마토, 토마토면 블루로 const nowColor = changeColorElement.style.color; let newColor; if (nowColor==="blue") { ne..

HTML코드 this is h1 1 this is h1 2 this is h1 3 click to change color click to change class mouse over this is h2 this is h3 this is h2(out of div) JS코드 // -------------------------------[불러오기]------------------------------- // 1. id로 불러오기 const callById = document.getElementById("line1"); console.log(callById); console.log("className : ",callById.className); console.log("innerText : ",callById.in..

1. Transform에서 Summarize 아이콘 드래그 엔 드랍 2. (나이별 사람 수를 알고 싶을때) age 선택 후 아래에 groupby 선택 3. (나이별 사람 수를 알고 싶을때) passengerId 선택 후 아래에 count 선택 4. results에 다음과 같이 결과값이 나온다.

1. 조인 아이콘을 워크플로우로 드래그 엔 드랍 한다. 2. left와 right에 각각의 data 연결하기 3. 조건 설정하기 4. results에서 결괏값 확인가능. L:left join, J: inner join, R:right join 이때 left join은 left에만 있는 데이터, right join은 right에만 있는 데이터를 의미한다 * union을 해주면 left outer join, right outer join을 할 수 있다.

1. select 아이콘을 드레그해서 workflow에 드랍 2. 기존의 input data와 선으로 연결 3. 왼쪽 작업창에 필요한 컬럼만 체크하기 4.우측에 "RUN"버튼 눌러서 실행 4.아래쪽 rusults창에 output을 누르면 결과값을 확인할 수 있다.

1. input data를 눌러서 작업창으로 드레그 엔 드랍 2. Connect a File or Database 밑의 버튼을 누름 3. DB를 연결하거나 로컬의 파일을 드레그엔 드랍 4. input 아이콘을 눌러 보면 왼쪽가 아래쪽에 데이터를 볼 수 있음.

데이터프레임 끼리 사칙연산 하는 함수 df.add(df2) df.sub(df2) df.mul(df2) df.div(df2) 예시 display(df1,df2) display(df1.add(df2)) display(df1.sub(df2)) display(df1.mul(df2)) display(df1.div(df2))

샤프비율 정의 (기대되는 투자 수익률 - 벤치마크 수익률) / (기대되는 투자 수익률 - 벤치마크 수익률)의 표준편차 코드 구현 stock_returns #수익률 benchmark_returns #벤치마크 수익률 excess_returns = stock_returns.sub(benchmark_returns, axis=0) avg_excess_returns = excess_returns.mean() std_excess_returns = excess_returns.std() daily_sharpe_ratio = avg_excess_returns.div(std_excess_returns)

함수설명 날짜별로 정렬되어있는 가격 데이터에 대해서 전날대비 해당일의 수익률을 계산해 준다 예시 가격데이터가 데이터프레임 형태로 있을 때 df 다음과 같이 함수를 사용하면 된다. df.pct_change()

깃허브 private, public 설정 방법 깃허브에 private을 public으로 수정하거나, 반대로 public을 private으로 수정하는 방법 1. 리포지토리 메인에서 setting에 들어가기 2. 왼쪽 항목 중 General에 들어가기 3. 스크롤 내려서 Danger Zone에 Change repository visibility 누르기 4. 바꾸고싶은 형태로 바꾸기

std() 함수 데이터프레임의 표준편차를 계산해 주는 함수 DataFrame.std(axis=None, skipna=None, level=None, ddof=1, numeric_only=None, **kwargs) axis=1 : 열을 축으로 표준편차계산, axis=0 : 행을 축으로 표준편차 계산 예시 1. 데이터 2. 열을 축으로 표준편차 계산 df.std(axis=1) 3. 행을 축으로 표준편차 계산 df.std(axis=0)

apply 함수 특정 컬럼에 함수를 적용해 주는 함수. 리턴타입은 판다스 시리즈. df[컬럼].apply(함수) 예시 def dividendSecond(a): return a//2 def toStr(a): return str(a) display(prices["Open"].apply(dividendSecond)) display(prices["Close"].apply(toStr))

17회 출처 : https://bigdata-analyst.tistory.com/34 1. 머신러닝(data: Housing data - log1p로 정규화시킴) EDA, Preprocessing 모델링하고 예측 하이퍼파라미터 조절하여 오차 줄이기, 평가지표는 RMAE 2. 시계열분석 및 시각화(data: Covid19 - 일별 확진자수, 일별 완치자수로 데이터 가공 필요) 코로나 위험지수를 만들고, 그 위험지수에 대한 설명을 적고, 위험지수가 높은 국가들 10개를 선정해서 시각화 한국의 코로나 확진자 예측: 선형 시계열모델, 비선형시계열 모델 2개 만들기 3. 통계분석(data: 설문조사 - A~S까지의 그룹이 설문조사에 응답했고 중간에 반대 문항이 들어가 있음) 그룹별 통계치 계산 탐색적 요인분석을 ..

1. ROE - Return On Equity : 자기자본이익률 - 투입한 자기자본을 활용해 얼마만큼의 이익을 냈는지 나타내는 수익성 지표 - 투자금 수익률 3. ROA - Return On Asset : 총자산순이익률 - 총자산(자기자본+부채)을 기준으로 얼마나 수익을 냈는지 측정하는 지표 - 부채를 높히면 일시적으로 수익률이 높아 ROE가 높아질 수 있다. 하지만 이는 부도위험을 높임. 따라서 ROA지표를 통해 부채대비 수익률을 확인할 수 있다. 2. ROIC ROIC(투하자본수익률) = 세후 순 영업이익 / 영업투하자본 - Return On Invested Captial : 투하자본수익률 - 영업활동을 위한 자산과 영업활동으로 인한 이익을 가지고 해당 기업의 영업활동 수익성을 나타내는 지표

1. 매출액 - 업체의 활동에서 얻은 금액의 총량 - ex)카페 : 커피, 커피용품등의 상품을 판매한 전체 수익 2. 영업이익 - 매출총이익(매출 - 매출원가) - 판매관리비,일반관리비 - "영업활동"을 통해 얻은 이익 - ex)카페 : 매출액에서 매출원가(원두, 우유, 물, 시럽, 용기)와 판관비(직원급여, 사무실 임대비, 홍보비, 공과금)을 차감하고 남은 금액 3. 당기순이익 - 경상이익(영업이익 + 영업외이익 - 영업외손실 - 법인세) - 영업활동 이외에 일시적이고 비경상적인 활동을 포함 - ex) 카페 : 영업이익에서 영업외 수익(예금이자, 부동산 투자 수익)을 더하고 영업 외 손실(대출이자, 투자손실)과 법인세비용을 차감하고 남은 금액

1. 자본총계 : 나의 돈 2. 부채총계 : 남의 돈(갚아야 하는 돈) 3. 자산총계 = 자본총계 + 부채총계 4. 유동자산 : 현금화 할 수 있는 유동성 높은 자산(현금, 현금성자산, 단기금융상품, 단기대여금, 재고자산) 5. 비유동성자산 : 토지,건물,기계,영업권,저작권,라이센스 => 유동성자산이 낮은 경우, 비유동성자산을 헐값에 팔아야 할 수 있기 때문에 문제가 된다. 따라서 유동성 자산의 비율은 기업의 신용도를 판단하는데 도움이 된다.

1. 스위치 - 컴퓨터, 프린터, 서버 등 모든 디바이스를 서로 연결함으로써 리소스를 쉽게 공유할 수 있도록 하는 것. - 2. 라우터 - 여러 스위치와 각각의 네트워크들을 연결하여 더 큰 네트워크 형성 - 트래픽을 전달하고 정보의 가장 효율적인 경로를 선택하는 디스패처 역할 -