[내일배움캠프 QAQC 부트캠프]기초 프로젝트 - 어떻게 분석할 것인가(21일차, 260610)

1. 오늘 학습 키워드:

기초 프로젝트(3일차)

깨달은 아이 - Hughstoneian 작가의 작품

 

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. 이상치의 세부적 처리 방법 변경

    - 이상치를 흡연 여부를 기준으로 나눠서 3 sigma 기준으로 소거해 뚜렷하게 차이를 관찰

    - 중복 데이터를 소거해 데이터의 질 향상

 2. 오늘 막대그래프로 시각화해서 추가적으로 얻어낸 것은 무엇인가

    - 부가적인 데이터 관계 및 프로젝트 진행 방향 구체화

    - 임시로 시각화한 결과, (어제 논의된 HDL, 중성지방, GTP)외에도 ALT, AST 등이 흡연 여부와 유의미한 상관 관계를 보임  

 3. 얻어낸 관계의 의미와 근거할만한 자료는 있는가?

    - 추가적인 자료조사 및 조사한 내용이 유의미한지/목적에 부합하는지 조원과 토의

 4. BMI vs ABSI : 어떤 기준을 사용할건지?

    - 자료 조사를 통해 ABSI가 성별 데이터가 없는 현 데이터와 맞지 않다고 판단 --> BMI 사용

 

✔ 프로젝트 진행방향:

흡연 여부로 나눈 후 데이터 분석 -> 연령별/BMI 관련해서 데이터 분석 -> GTP, 중성지방 등이 어떻게 관계가 있었는지, 연령이나 체중/허리둘레 면에서 어떤 영향이 있었는지 세부적으로 분류 후에 흡연의 악영향에 대한 분석 --> 금연을 왜 해야 하는지에 대한 데이터 분석에서 얻은 인사이트 바탕으로 팀적인 토론/고찰 진행 

 

 

코드카타

알고리즘

 

67 - 둘만의 암호 def solution(s, skip, index):     list_A = list("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")     new_s = []     # 스킵항목 리스트에서 제거          for i in list(skip):         if i in list_A:             list_A.remove(i)     # 이동시키기     total_len = len(list_A)     for i in s:         c_i = list_A.index(i)         n_i = (c_i + index) % total_len         new_s.append(list_A[n_i])       return "".join(new_s)

SQL

11 - 여러 기준으로 정렬하기 SELECT ANIMAL_ID, NAME, DATETIME FROM ANIMAL_INS ORDER BY NAME ASC, DATETIME DESC

12 - 이름에 el이 들어가는 동물 찾기 SELECT ANIMAL_ID, NAME FROM ANIMAL_INS WHERE ANIMAL_TYPE = 'Dog' AND NAME like '%EL%' ORDER BY NAME, ANIMAL_ID

13 - 나이 정보가 없는 회원 수 구하기 SELECT COUNT(USER_ID) AS USERS FROM USER_INFO WHERE AGE IS NULL

14 - 가장 비싼 상품 구하기 SELECT MAX(PRICE) AS MAX_PRICE FROM PRODUCT

15 - NULL 처리하기 SELECT ANIMAL_TYPE, IF(NAME IS NULL, 'No name', NAME), SEX_UPON_INTAKE FROM ANIMAL_INS ORDER BY ANIMAL_ID

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3. 학습하며 겪었던 문제점& 에러 + 회고

3-1 문제점& 에러: 팀프로젝트 中 

                            Q1: 프로젝트는 결과 위주로 진행되어야 할까/ 과정 위주로 진행되어야 할까

                            Q2: 아직 배우지 않은 회귀 분석을 이번 프로젝트 결과 도출에 사용해도 될까

                            A:  과정 위주, 논리 전개에 있어서 만약 '꼭 필요하다면' 사용

3-2 회고:

 1. 데이터 전처리 관련 - 흡연 여부에 대한 결과를 확실히 구분하기 위해 전처리 방식을 조금 바꾸긴 했다. 하지만 이러한 방식이 오히려 데이터를 소위 '갈라치기' 하는 것이 아닐지 우려되는 부분도 있다.

 2. 데이터 EDA 관련 - 전문 분야가 아니다보니 결과 해석자의 주관적인 생각이 담기는 것을 경계하는 중이다. 

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

- 목요일(11일): 팀프로젝트 EDA 마무리 및 인사이트 도출, 시각화 진행, 어학공부