[내일배움캠프 QAQC 부트캠프]기초 프로젝트 전처리(20일차, 260609)

1. 오늘 학습 키워드:

기초 프로젝트(2일차)

AI/로봇을 표현한 Blutgruppe 작가의 작품

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2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기:

 

출처:  https://www.flaticon.com/kr/free-icon/discussion_2833250

 

기초 프로젝트

 

✔ 데이터 전처리 및 EDA 등: 

 1. 결측치/이상치를 어떻게 처리할 것인가?

    - 결측치는 소거, 이상치도 3 sigma 기준으로 소거

 2. 막대그래프로 시각화해서 얻어낸 관계( )는 무엇인가?

    - 흡연 여부 및 나이/BMI 그룹화를 통한 건강 데이터와의 관계

 3. 얻어낸 관계의 의미와 근거할만한 자료는 있는가?

    - 건강데이터에 대한 자료조사 및 유의미한 내용인지 결과를 뒷받침할 만한지 조원과 토론

 

임시로 시각화한 결과, HDL, 중성지방, GTP 이 흡연 여부와 유의미한 상관 관계를 보임

 

코드카타

알고리즘

 

66 - 대충 만든 자판 def solution(keymap, targets):     A =[]     dict_A = {}          for i in keymap:         for j, k in enumerate(i):             if (k not in dict_A) or (j + 1 < dict_A[k]):                 dict_A[k] = j + 1                                       for i in targets:         count = 0         for j in i:             if j in dict_A:                 count += dict_A[j]             else:                 count = -1                 break         A.append(count)              return A

SQL

1 - 이름이 있는 동물의 아이디 SELECT ANIMAL_ID FROM ANIMAL_INS WHERE NAME IS NOT NULL ORDER BY ANIMAL_ID ASC

2 - 역순 정렬하기 SELECT NAME, DATETIME FROM ANIMAL_INS ORDER BY ANIMAL_ID DESC

3 - 중복 제거하기 SELECT COUNT(DISTINCT NAME) FROM ANIMAL_INS WHERE NAME IS NOT NULL

4 - 동물의 아이디와 이름 SELECT ANIMAL_ID, NAME FROM ANIMAL_INS ORDER BY ANIMAL_ID

5 - 동물 수 구하기 SELECT COUNT(ANIMAL_ID) FROM ANIMAL_INS

6 - 동명 동물 수 찾기 SELECT NAME, COUNT(NAME) FROM ANIMAL_INS WHERE NAME is not null GROUP BY NAME HAVING COUNT(NAME) >= 2 ORDER BY NAME

7 - 아픈 동물 찾기 SELECT ANIMAL_ID, NAME FROM ANIMAL_INS WHERE INTAKE_CONDITION = 'Sick' ORDER BY ANIMAL_ID

8 - 상위 n개 레코드 SELECT NAME FROM ANIMAL_INS ORDER BY DATETIME LIMIT 1

9 - 최솟값 구하기 SELECT DATETIME FROM ANIMAL_INS ORDER BY DATETIME limit 1

10 - 어린 동물 찾기 SELECT ANIMAL_ID,NAME FROM ANIMAL_INS Where INTAKE_CONDITION <> 'Aged' ORDER BY ANIMAL_ID

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3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: 팀프로젝트 中 

                           Q: 조사한 자료/논문이 각자 다른 결과를 말할 때, 어떻게 해야 할까?

                            A: 일단 팀원과 공유를 했다. 논의할 예정             

3-2 회고:

 1. 데이터 전처리 관련 - 좀 더 세부적으로, 예를 들어 결측치를 NaN 처리만 하거나 컬럼별 이상치를 NaN처리한다면 더 많은 데이터 행을 살릴 수 있지 않을까 라는 생각이 들었다. 대신 코드는 더 길어지겠죠?

 2. 데이터 EDA 관련 - 배경지식만 좀 더 쌓아보면 Coding을 통해 좀 더 관계를 명확히 할 수 있을 것 같다.

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4. 내일 학습할 것은 무엇인지(기본적인 AI 진단퀴즈, 코드카타, TIL 제외)

- 수요일(10일): 팀프로젝트 中 데이터 전처리 및 탐색적 분석(EDA) 최종본 완성, 시각화 진행, 어학공부