회귀분석 결과 해석방법은 다음과 같다. [Regression Analysis Output] -1. Summary Output => 회귀 방정식의 데이터 적합성 > Regression analysis is used to estimate the relationships between two more variables : 회귀분석은 두 개 이상의 변수간 관계를 추정하기 위해 사용되는 기법이다. -1. Summary Output 1 Multiple R (= Correlation coefficient) ( -1 ~ 1 ) > Measures the strength of a linear relationship between 2 variables. : 두 변수간의 선형 관계성 정도를 나타내는 지표 > 높을수록 선형관..

1. Regression Analysis (회귀 분석) > Regression analysis is used to estimate the relationships between two more variables : 회귀분석은 두 개 이상의 변수간 관계를 추정하기 위해 사용되는 기법이다. > 종속변수(기준변수) : 알고자 하는 (예측하고자 하는) 변수 독립변수(설명변수) : 종속변수에 영향을 주는 요소 > Regression analysis helps you understand how the dependent variable changes when one of the independent variables varies and allows to mathematically determine which of t..

위의 에러가 발생한 원인은 경로 문자열 내에 역슬래시(`\`)가 제대로 처리되지 않았기 때문이다. 파이썬에서 역슬래시는 이스케이프 문자로 사용되므로, 경로를 나타내는 문자열에서 역슬래시를 사용할 때는 다음과 같이 처리해야 한다. 1. 역슬래시 대신 슬래시(`/`)를 사용하거나, 2. 역슬래시를 두 번 입력(`\\`)하거나, 3. 문자열 앞에 `r`을 붙여 "raw string"으로 처리 아래는 제공한 코드를 수정하여 역슬래시가 올바르게 처리되도록 한 예시이다: 문제코드: import pandas as pd # CSV 파일 경로 csv_file1 = "\Users\Python_L\Timely Sales\1.T.Sales_(Apr01~Apr31).csv" 해결후: import pandas as pd #CSV..

경기동향지수란 경제의 기운이 움직이는 방향만을 숫자로 표현한 것. (현재 경기에 대한 것) *경기종합지수: 변동의 국면, 전환점과 진폭, 속도를 측정할 수 있도록 고안된 경기지표 (과거, 현재, 미래 경기에 대한 것) 경기종합지수 종류: 동행지수, 선행지수, 후행지수 선행지수: 비교적 가까운 장래의 경기동향 예측하는 데 활용 동행지수: 현재의 경기상태 판단하는데 이용 후행지수: 경기변동을 사후에 확인하는 데 활용 언제 사용? 경제의 전환점을 판단할 때 사용 ex) 경기확장국면, 경기수축국면 경기확장국면과 경기수축국면을 나누는 기준? :20개의 지표(주가지수, 실업률, 소비자물가지수 등)가 있는데, 20개 지표를 전체 100으로 보고 11개이상 상승으로 50이 넘으면 경기확장국면, 11개 이상 하락인 50..

제목을 보고 다큐내용을 유추해 보았을 땐, '돈을 모으기 위해서는 빚이 필요하다.' 라는 의미로 생각했다. 즉, 큰 돈을 레버리지를 이용헤 빠짝 큰 돈을 벌어들이는 방법 뭐 그런 내용이 나오지 않을까? 하는 생각을 했다. 실제로는 , 즉 예치금의 지급준비율을 제외한 나머지를 반복적으로 빌려주고 이에 대한 이자를 받는 형식을 중점으로 다루고 있다. 사실 이러한 발상은 금화 거래를 담당하던 개인으로부터 시작된 것이다. 금화를 보관해주고 보관료의 수익을 거들어 들이던 중 사람들이 실제로는 자기가 맡긴 돈의 10%정도만 찾는 다는 점을 발견하고(지급준비율10%의 기원) 나머지를 타인에게 빌려주고 이자를 받는 재치를 발휘한 것이다. 그렇게 그는 막강한 부를 거둬들였고, 이게 현재 은행이 돈을 버는 수익구조가 되어..

파이썬 코드를 보다 보면 꽤 자주 만나는 lamda 함수. lambda함수를 사용하는 여러 이유가 있겠으나, 가장 대표적인 이유는 코드의 가독성을 높이기 위해서다. 여러줄로 작성한 코드를 lambda함수로 한 줄로 깔끔히 정리할 수 있기 때문이다. (복잡한 로직은 일반함수를 사용하는 것이 더 적합함) LEARNING by DOING 바로 예제로 들어가기. 1. 두 숫자를 더하는 간단한 Lambda 함수: 2. 주어진 숫자가 짝수인지 확인하는 Lambda 함수: 3. 문자열의 길이를 반환하는 Lambda 함수:

Looker Studio 계산된 필드에서 조건문 사용하는 방법 상황가정: 내게는 총 두 가지의 데이터가 있다. Data 1) A,B,C,D 회사로부터 구매한 총금액 데이터, Data 2) A,C회사의 주문내역. 그리고 내가 만들고자 하는 것은 다음과 같다. : 분리되어 있는 두 데이터를 한 데이터로 합쳐서, 세부 주문내역이 있다면 그것도 함께 보여주는 것. 우선 Pivot table 차트 클릭 후, Row, column dimension에 필요한 것들을 배치한 후 Metric에 하나씩 값을 넣어본다. #1. Data1의 Total값을 Metric에 놓는다. 결과 각 아이템의 가격이 표시되어야 하는 칸에 그 회사에서 구매한 총 구매액이 반복해서 들어가 있다. 이러한 현상이 발생한 이유는 Data1에는 우리..

여러개의 피벗테이블을 한 번에 필터링 하는 법은 아주 간단하면서 매우 유용합니다. 위의 로우 판매데이터가 있고 이를 기반으로 아래의 피벗테이블 세 개를 만들었습니다. Swiss 지점의 평점과, 판매 아이템, 피드백만을 보기 위해서는 두 가지 방법이 있습니다. 1. 일일히 하나씩 피벗테이블을 클릭하여 각각의 필터를 적용한다. : 실수하기도 쉬우며, 시간이 오래 걸립니다. 2. [슬라이서] 기능을 활용한다. : 실수할 확률도 적을 뿐더러, 전의 방법 대비 시간단축 효과가 있습니다. 여러개의 피벗테이블을 한 번에 효율적으로 필터링 하는 법은 '슬라이서'를 이용하는 것입니다. 먼저 상단 바에서 [Data] 클릭 - [Add a slicer] 클릭해줍니다. 슬라이서(하단의 검정바)가 나오면 슬라이서를 적용할 데이..

1. Finder 들어가기 2. Chromedriver 파일이 있는 위치로 이동 3. 오른쪽마우스 클릭 후, "open" 버튼 클릭. 끝.

측정항목(또는 측정값, Measure)과 차원(Dimension)은 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 도구에서 중요한 개념입니다. 이들은 데이터를 탐색하고 분석하는 데 사용되며, 데이터베이스나 데이터 큐브 등의 데이터 모델링에서 중요한 역할을 합니다. 1. 측정값 (Measure): - 측정값은 데이터의 수치적인 값을 나타내는 데이터 항목으로 연속형 데이터와 관련이 있습니다. 쉽게 말해, 계산이 가능한 데이터에 해당합니다. - 측정값은 주로 집계 함수를 사용하여 합계, 평균, 카운트 등을 계산하는 데 사용됩니다. - 예를 들어, 매출액, 이익, 판매 수량, 평균 판매 가격과 같은 수치적인 값들이 측정항목에 해당합니다. 2. 차원 (Dimension): - 차원은 데이터를 구분하는 기준이 되는 항목으로,..