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DML 문을 연습할 데이터 베이스는 아래의 사이트에서 스크립트를 다운로드하여 실행해 생성했습니다. MySQL Sample DatabaseThis page provides you with a MySQL sample database that helps you to practice with MySQL effectively and quickly.www.mysqltutorial.orgORDER BY 절은 SELECT 결과를 특정 열을 기준으로 정렬해 출력해 주는 역할을 합니다. ORDER BY 절에서는 기본적으로 오름차순으로 정렬하고, 내림차순으로 정렬하도록 지정할 수 있습니다.ORDER BY 절 연습을 위해 아래의 테이블을 사용하겠습니다.SELECT customerNumber, customerName, phon..
DML 문을 연습할 데이터 베이스는 아래의 사이트에서 스크립트를 다운로드하여 실행해 생성했습니다. MySQL Sample DatabaseThis page provides you with a MySQL sample database that helps you to practice with MySQL effectively and quickly.www.mysqltutorial.orgGROUP BY절과 HAVING 절은 다음과 같은 특성들을 가지고 있습니다.GROUP BY 절로 소그룹별 기준을 정하고 SELECT 절에 집계 함수를 사용집계 함수의 통계는 NULL 값을 가진 행을 제외하고 수행집계 함수는 WHERE 절에는 올 수 없음SELECT 절과 달리 ALIAS를 쓸 수 없음 (SELECT ~ AS ~ 와 같이..
DML 문을 연습할 데이터 베이스는 아래의 사이트에서 스크립트를 다운로드하여 실행해 생성했습니다. MySQL Sample DatabaseThis page provides you with a MySQL sample database that helps you to practice with MySQL effectively and quickly.www.mysqltutorial.org이번 포스트에서는 SQL에서 제공하는 집계 함수들에 대해 알아보겠습니다.이 함수들이 SELECT 절과 나중에 작성할 HAVING 절, ORDER BY 절에서 적용할 수 있기 때문입니다.집계 함수는 여러 행들의 그룹이 모여(GROUP BY 절로) 그룹당 단 하나의 결과만을 돌려주는 함수입니다. 아래 사이트에서 MySQL을 기준으로 전체..
DML 문을 연습할 데이터 베이스는 아래의 사이트에서 스크립트를 다운로드하여 실행해 생성했습니다. MySQL Sample DatabaseThis page provides you with a MySQL sample database that helps you to practice with MySQL effectively and quickly.www.mysqltutorial.org이번 포스트에서는 SQL에서 제공하는 단일 행 내장 함수들에 대해 알아보겠습니다.SELECT ~ FROM ~ WHERE ~ ; 보다가 내장 함수들에 대해 작성하는 이유는, 이 함수들이 SELECT 문, WHERE 절 그리고 나중에 작성할 ORDER BY 절에서 적용할 수 있기 때문입니다.단일 행 내장 함수들은 다음과 같은 특징들을 가..
DML 문을 연습할 데이터 베이스는 아래의 사이트에서 스크립트를 다운로드하여 실행해 생성했습니다. MySQL Sample Database This page provides you with a MySQL sample database that helps you to practice with MySQL effectively and quickly. www.mysqltutorial.org WHERE 절 WHERE 절에서는 tuple 조건 식을 사용해 조건에 맞는 tuple만 선택합니다. 하지만 조건 식에서 집단 함수를 사용할 수 없습니다.(ex. SUM, AVG, MIN, MAX, ...) WHERE절 없이 SQL 문을 실행하면 모든 tuple을 반환합니다(Full Table Scan: FTS). 이는 시스템에 ..
본 포스트는 아래 2가지에 대한 결과물을 공유하는 포스트입니다. 소통 지수 계산식 수정 수집한 데이터에 대한 시각화 계산식 수정 원래 인스타그램에서 소통 수치 계산 식에서는 좋아요 수, 댓글 수, 미디어 수를 그대로 사용하고 각 수치마다 가중치를 곱해서 계산했습니다. 하지만 미디어 수가 댓글 수와 좋아요 수에 비해 너무나도 작은 수치라 제대로 반영되지 않는다는 문제점을 발견했습니다. 따라서 좋아요 수와 댓글 수에 상용로그를 적용해서 크기를 대폭 줄였습니다. 이로 인해 가중치 곱 없이 각자의 수치를 더하기만 하는 식으로 교체할 수 있었습니다. (인스타그램 포스트 소통 지수) = (미디어 수) + log(댓글 수) + log(좋아요 수) 시각화 결과 결과부터 얘기하자면 여자친구(GFRIEND)의 소통 지수가..
이번 포스트에서는 인스타그램, 유튜브 데이터 수집 결과를 공유하기 위한 포스트입니다. 인스타그램 데이터 수집 import instaloader import pandas as pd from tqdm import tqdm loader = instaloader.Instaloader() loader.login(user='사용자이름', passwd='사용자비밀번호') user_name = gfriendofficial # user_name = "wm_ohmygirl" posts = instaloader.Profile.from_username(loader.context, user_name).get_posts() data_dict = {"date": [], "media_count": [], "like_count": [..
사전 조사의 과정을 거치면서 아래 2가지에 대해 생각해야 한다고 느꼈습니다. 활성화 지수 계산식 수정 주제 구체화 이번 포스트에서 이 점들에 대해 생각하고 정리해 보겠습니다. 주제 구체화 2024.01.29 - [K-POP 아이돌 SNS 분석] - 주제 선정과 그 이유 포스트에서 주제를 'K-POP 아이돌 SNS 활성화 분석'으로 정했었습니다. 지금 생각해 보면 범위가 넓습니다. 어떤 아이돌을 대상으로 하는지 아니면 여러 아이돌을 대상으로 하는지 범위를 정해야 했습니다. 그래서 저는 두 아이돌 그룹을 골라 이들의 SNS를 비교 분석하기로 결정했습니다. 선택한 아이돌 그룹은 '여자친구(GFRIEND)'와 '오마이걸(OH MY GIRL)'입니다. 이 두 그룹을 선택한 이유는 다음과 같습니다. 제가 여자친구 ..