패스트캠퍼스60 패스트캠퍼스 환급챌린지 48일차 미션 (3월 19일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 48일차! Part 3. PYTHON _ 데이터 분석 프로젝트 04. 파이썬 데이터 분석 프로젝트 6. 부동산 데이터: 최적의 자취방 구하기 1) 크롤링article_list = []for i in tqdm(range(1, 101)): try: url = f'https://m.land.naver.com/cluster/ajax/articleList?itemId=&mapKey=&lgeo=&showR0=&rletTpCd=OPST%3AVL%3AOR&tradTpCd=B2&z=12&lat=37.481021&lon=126.951601&btm=37.3398975&lft=126.6762562&top=37.6218785&rgt=127.2269458&totCnt=8360&cortarNo=.. 2024. 3. 19. 패스트캠퍼스 환급챌린지 47일차 미션 (3월 18일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 47일차! 어제에 이어서 교통 데이터를 활용한 지리 데이터 시각화 프로젝트를 진행하였다.사실 어제 이번 프로젝트 내용이 시각화 위주라는 것을 알고이전 프로젝트들에 비해 좀 기대가 적었다ㅎㅎ아무래도 지금까지의 프로젝트들은 해보지 않은 분석이라열심히 또 배워가야지 이런 마음이 많았다.반면 지도시각화는 다른 프로젝트를 통해 해본 경험이 있어이번 프로젝트에서는 새로운 지도시각화 방법 배울 수 있었음 좋겠다 정도? 하지만 오늘 내용을 배우며 K-means 클러스터링 기법을 통해데이터를 효과적으로 유의미한 구역으로 분류할 수 있었다또한 heatmap을 지도시각화에 구현하는 방법을 배웠다.지난 번에 배웠던 지역의 경계선 데이터를 활용하여 색에 따라 정도를 표현한분석보다 더 세심한 구역을 표현해야할 때 좋을 것 같다!.. 2024. 3. 18. 패스트캠퍼스 환급챌린지 46일차 미션 (3월 17일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 46일차! 오늘은 새로운 데이터 분석 프로젝트를 시작했다!이번 프로젝트는 지난 데이터 분석 프로젝트와 달리 교통 데이터를 활용한 지리 데이터 분석이다! 오늘은 분석의 이름과 같이 시각화가 중점이어서 그런지 데이터의 전처리 내용은 비교적 어렵지 않게 해낼 수 있는 내용으로 구성되었다.오늘은 날짜 컬럼을 추가하고, 분석에 필요한 데이터만 골라내고 추출하는 작업이었다.매번의 프로젝트를 할 때마다 느끼지만 데이터 분석가로서의 기본기가 중요하고,내가 사용하고자 하는 데이터를 정확히 이해하고 추출할 수 있는 능력이 중요하다는 것을 느꼈다! 또한 지도시각화에 있어서 매번 새로운 방법을 배우며 늘 재미있게 공부하고 있다.이번 강의를 통해 또 다른 유용한 지도 시각화 방법을 배워가고 싶다!이러한 경험들과 지식을 통해 .. 2024. 3. 17. 패스트캠퍼스 환급챌린지 45일차 미션 (3월 16일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 45일차! 이번 프로젝트를 통해 사용자 행동 로그 데이터의 퍼널 분석을 수행했다.분석의 핵심은 일간 활성 사용자수(DAU) 추이, 사이트 체류 시간, 그리고 퍼널 분석이었다.이를 통해 여러 인사이트를 얻을 수 있었다.데이터 분석 프로젝트를 진행하며 얻은 교훈과 경험은 단순히 데이터를 분석하는 기술을 넘어서는 것이었다.데이터가 말하는 이야기를 듣고, 이를 통해 비즈니스 전략을 세우고문제를 해결하는 데 얼마나 중요한지를 다시 한 번 깨닫게 되었다.앞으로도 이러한 분석을 통해 더 많은 인사이트를 도출해내고,이를 통해 실질적인 가치를 창출해내고 싶다. Part 3. PYTHON _ 데이터 분석 프로젝트 04. 파이썬 데이터 분석 프로젝트 4. 사용자 행동 로그 데이터를 활용한 퍼널 분석 4).. 2024. 3. 16. 패스트캠퍼스 환급챌린지 44일차 미션 (3월 15일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 44일차! 이번 프로젝트에서는 사용자 행동 로그 데이터를 활용한 퍼널 분석을 수행하였다.오늘의 첫 과정은 데이터를 관찰하고 데이터 전처리를 진행하는 파트였다.오늘까지 총 세 개의 분석을 하며 모두 날짜가 있는 데이터였다보니날짜 데이터로 변환하고 추출하는 과정을 익숙하게 할 수 있었다!반복의 힘이란ㅎㅎ강의를 듣기 전에는 무조건 split()을 사용하여 추출했는데강의를 통해 이를 쉽게 변환하는 법을 알게되어 너무너무 편한 것 같다☺️앞으로의 프로젝트에서도 더 다양한 분석에 도전하여유의미한 인사이트를 도출해내고 싶다! Part 3. PYTHON _ 데이터 분석 프로젝트 04. 파이썬 데이터 분석 프로젝트 4. 사용자 행동 로그 데이터를 활용한 퍼널 분석 1) 데이터 둘러보기 head() inf.. 2024. 3. 15. 패스트캠퍼스 환급챌린지 43일차 미션 (3월 14일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 43일차! 어제에 이어 오늘도 유통 고객 데이터 분석 프로젝트를 진행하였다.강의를 수강하기 전에 리텐션 분석을 도전해보기로 마음먹었지만,어제 개념을 이해했다고 자신 있게 생각했던 것과 달리실제 코드를 짜려니 음...?이라는 생각이 들었다ㅎ그래서 강의를 꼼꼼히 듣고 코딩을 따라하며 리뷰를 하였다.이 과정을 통해 리텐션 분석의 개념을 더욱 명확히 이해할 수 있었고,앞으로 고객의 흐름을 분석해야 할 때 유용하게 사용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었다.이렇듯 코드를 짜며 겪은 어려움과 해결과정은 데이터 분석을 배우는 과정에서 정말 소중한 경험이 되었다!앞으로도 이번 강의를 통해 더 다양한 분석에 도전하며더욱 유의미한 인사이트를 도출하는 데이터 사이언티스트가 되고 싶다=) Part 3. PYTHON _ .. 2024. 3. 14. 패스트캠퍼스 환급챌린지 42일차 미션 (3월 13일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 42일차! 오늘은 새로운 데이터 분석 프로젝트를 시작했다!이번 프로젝트는 저번 데이터 분석 프로젝트와 달리 특정 분석을 함께 진행하였는데바로 리텐션 분석과 RFM 분석이다! 리텐션 분석은 시간에 흐름에 따른 고객 데이터를 다루는 분석으로고객의 충성도와 지속적인 관심을 측정한다.RFM 분석은 고객의 최근 구매 시점, 구매 빈도, 구매 금액을 기반으로고객 유형을 세분화하는 분석 방법이다.이 두 분석 방법은 고객 데이터를 깊이 있게 이해하는데 큰 도움이 된다. 분석을 시작하기 전, 데이터 전처리 과정은 큰 어려움은 없었다.그러나 강의를 들으며 취소 주문 같은 특정 데이터 유형을 알 수 있었다.이유를 알면 이해가 되지만, 데이터를 관찰했을 때는 생각지도 못한 부분이었다.이를 통해 데이터를 단순히 관찰하는 것을 .. 2024. 3. 13. 패스트캠퍼스 환급챌린지 41일차 미션 (3월 12일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 41일차! 오늘은 두 번째 데이터 분석 프로젝트 시간이었다!어제는 데이터를 주의 깊게 관찰하고 전처리하는 단계를 진행했다.전처리 과정을 통해 분석에 사용하는 깨끗하고 데이터셋을 얻을 수 있었다.오늘은 어제 세웠던 질문들에 대한 분석을 진행했다.이번 분석 프로젝트에서는 머신러닝과 같은 복잡한 알고리즘을 쓰지 않고,대신 다양한 그래프를 활용하여 시각적으로 데이터를 탐색했다. 전날의 전처리를 바탕으로 다양한 그래프를 구현하면서, 데이터의 패턴과 특이점을 발견하는 데 집중했다.이 과정에서 그래프의 변화와 어떤 변수들이 주요한 영향을 미치는지를 확인하며 인사이트를 도출했다.이렇게 얻은 시각적 통찰력을 활용하여 프로젝트의 초기 목표에 대한 중요한 정보를 얻을 수 있었다. 머신러닝을 사용하지 않고도 그래프 분석을 통.. 2024. 3. 12. 패스트캠퍼스 환급챌린지 40일차 미션 (3월 11일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 챌린지의 2/3까지 와따!!40일차 벌써 챌린지의 마지막까지 단 20일만을 남겨두고 있다!이걸 해낼 수 있을까라고 챌린지 도전을 망설이기도 했지만정말 아파도, 할 일이 너ㅓㅓ무 많아도, 아무것도 하기 싫어도챌린지만은 해낸 40일이 정말 뿌듯하다!남은 20일도 강의도 꾸준히 수강하고 블로그를 작성하며데이터 분석 실력을 쑥쑥 키울 수 있도록 할 것이다🤩🤩🤩 오늘은 파이썬을 이용한 데이터 분석 프로젝트의 첫 시간이었다!파이썬을 이용한 데이터 분석 프로젝트는 경험이 있는 만큼강의 내용을 보고 따라하는 것이 아닌 좀 더 얻어가는게 많은 과정으로 만들고 싶었다.처음의 계획보다 소요되는 시간이 좀 더 길어지더라도 더 가치 있는 시간으로 만들고 싶었다.물론,, 생각보다 시간이 더 걸리긴 하지만,,챌린지 동안 이.. 2024. 3. 11. 패스트캠퍼스 환급챌린지 39일차 미션 (3월 10일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 39일차! 오늘은 데이터 분석 프로젝트의 첫 강의!인 줄 알았으나 분석은 아니었고ㅋㅋ데이터 분석의 기본의 기본인 데이터를 수집하는 방법 중 하나인 웹 크롤링에 대해 배웠다.웹 크롤링의 방법은 Pandas와 BeautifulSoup 두 가지 방법을 배웠다.파이썬을 이용한 웹 크롤링하면 바로 떠오르는 라이브러리가 바로 BeautifulSoup인데BeautifulSoup를 이용하여 간단한 네이버 웹페이지를 크롤링해보았다.이번 내용 중에 신기했던 파트는 Pandas를 이용한 웹 크롤링이었다.강의 초반에 Pandas를 이용해 웹 크롤링을 한다고?!라는 생각이 들었는데read_html 을이용하여 url의 페이지를 읽어오는 방법이었다.예전 언젠가 배웠던 것 같기는한데.. 한 번도 사용해 본 적이 없어 기억 저편으로 .. 2024. 3. 10. 패스트캠퍼스 환급챌린지 38일차 미션 (3월 9일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 38일차이제 내일이면 드디어 파이썬을 사용한 데이터 분석 프로젝트 강의! 오늘은 데이터 시각화의 마지막 시간으로 folium 라이브러리에 대해 배웠다.파이썬에서는 folioum 라이브러리를 이용하여 지리 데이터를 지도시각화 할 수 있다.오늘 강의를 통해 folium 라이브러리를 활용하여서울시 경계를 표시하고 위치를 표시하는 방법을 배울 수 있었다.또한 위도, 경도가 주어진 데이터에서 여러 곳을 표시해야할 때for문을 이용해 표시하고 특히 이를 circle마커로 표시하는 것도 배울 수 있었다.folium 라이브러리에 대한 내용도 너무 유익했지만그 과정에서 eda를 하고 원하는 데이터를 추출하는 방법도 배울 수 있어 좋았다!같은 결과물이라도 내가 짠 코드랑 달라 이를 비교하고 공부하는 부분이 재밌었다!내일부.. 2024. 3. 9. 패스트캠퍼스 환급챌린지 37일차 미션 (3월 8일) : 데이터 분석 Master Class 강의 후기 37일차 오늘은 파이썬을 사용한 데이터 시각화의 두번째 시간! plotly 라이브러리에 대해 배우는 시간이었다. plotly 라이브러리는 어제 배웠던 seaborn과 다르게 뭔가 유기적으로 이것저것 기능이 많이 제공되는 그래프를 그릴 수 있는 라이브러리였다. 마우스를 올리면 정보도 나타나고 코랩의 창 크기에 따라 그래프 크기도 자동으로 변한다! 특히 템플릿이나 컬러맵이 제공되서 엄청 다양한 색상으로 꾸밀 수 있었다! 평소 seaborn에서 제공하지 않는 파이 차트를 사용할 때 빼고는 plotly보다는 거의 seaborn을 사용하였는데 앞으로는 예쁜 plotly를 많이 사용하게 될 것 같다! 내일 배울 folium은 지도 시각화가 필요한 프로젝트 때 많이 사용했었는데 다르게 활용할 수 있을지도 궁금하다! .. 2024. 3. 8. 이전 1 2 3 4 5 다음
