분류 전체보기 (1626) 썸네일형 리스트형 Tableau - 트리맵 만들기 강의링크: https://tinyurl.com/25jks8tn자료실: https://public.tableau.com/app/profile/planit.datav/vizzes PLANIT_DATAV - Profile | Tableau Public“우리는 데이터에 답이 있다고 믿습니다.” 안녕하세요, 플랜잇입니다. 저희는 국내 BI 업계를 이끌고있는 BI 전문 컨설팅 기업입니다. 2016년~2019년 국내 태블로 계약 매출 1위 2019년 기준 BI 프로public.tableau.com 데이터 - 만들기 - 계산된 필드 이름에서 왼쪽 첫 글자만 발췌 - 적용LEFT([고객명], 1) 테이블생성 - 고객명 마우스오른쪽 누른상태로 드래그 형식변경 및 비율 조정 레이블 추가 카운트 - 퀵테이블계.. Tableau - 스트림 차트 만들기 강의링크: https://tinyurl.com/25jks8tn 자료실: https://public.tableau.com/app/profile/planit.datav/vizzes PLANIT_DATAV - Profile | Tableau Public“우리는 데이터에 답이 있다고 믿습니다.” 안녕하세요, 플랜잇입니다. 저희는 국내 BI 업계를 이끌고있는 BI 전문 컨설팅 기업입니다. 2016년~2019년 국내 태블로 계약 매출 1위 2019년 기준 BI 프로public.tableau.com 0값과 합계 데이터 배치AVG(0) 드래그 -> = 모양이 나오도록 차원합치기 비율설정 + 라인그래프로 변경 경로로 드래그 크기조절 세그먼트 데이터 추가 합계 -> 레이블 레이블설정 - 라인끝 + 정.. Tableau - 상자차트와 차이시각화 강의링크: https://tinyurl.com/25jks8tn자료실: https://public.tableau.com/app/profile/planit.datav/vizzes PLANIT_DATAV - Profile | Tableau Public“우리는 데이터에 답이 있다고 믿습니다.” 안녕하세요, 플랜잇입니다. 저희는 국내 BI 업계를 이끌고있는 BI 전문 컨설팅 기업입니다. 2016년~2019년 국내 태블로 계약 매출 1위 2019년 기준 BI 프로public.tableau.com 데이터 배치 고객 -> 세부정보 드레그 상자그래프 선택 비율조정 ctrl + 드래그수익 -> 색상 색상편집 데이터를 확인해보자.평균값과 크게 떨어진 데이터가 있어 전체 데이터의 평균에 영향을 주고 있다. .. Tableau - 파이차트 만들기 강의링크: https://tinyurl.com/25jks8tn자료실: https://public.tableau.com/app/profile/planit.datav/vizzes PLANIT_DATAV - Profile | Tableau Public“우리는 데이터에 답이 있다고 믿습니다.” 안녕하세요, 플랜잇입니다. 저희는 국내 BI 업계를 이끌고있는 BI 전문 컨설팅 기업입니다. 2016년~2019년 국내 태블로 계약 매출 1위 2019년 기준 BI 프로public.tableau.com 값배치 그래프선택 레이블 설정 %표현 레이블 추가 레이블 드래그앤 드랍으로 순서 변경 가능 태블로 설치하기 태블로 다운https://www.tableau.com/ko-kr/products/desktop/download Tableau Desktop 무료 평가판을 선택해 주셔서 감사합니다.Tableau Desktop: 14일 무료 평가판 시작 Tableau Desktop 평가판을 선택해 주셔서 감사합니다. 자동으로 다운로드가 시작됩니다. 다운로드가 시작되지 않으면 여기를 클릭하십시오. 귀하에게 알맞은 다www.tableau.com 동의함 - 다음 컴퓨터 재시작 실행 완료. Controller에서 간단하게 DB 테스트 하기: jdbcTemplate.queryForObject 의존성 추가implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa'implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-jdbc'implementation 'org.postgresql:postgresql:42.2.18' db연결정보 기입(~에 알맞게 입력)spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/~spring.datasource.username=~spring.datasource.password=~ jdbc template으로 select 1 실행package com.standout.scard.main;import o.. Invalid value type for attribute 'factoryBeanObjectType': java.lang.String: Mybatis 버전을 수정하자 mybatis의 버전을 업그레이(3.0.3) 하여 해결.* springframwork 버전 id 'org.springframework.boot' version '3.4.0-SNAPSHOT' 기준. Tree element '*.classpath' not found. An error has occurred. 알려주는 log파일의 log를 확인한다. 맨 아래로 스크롤 - error내용 확인 .metadata 폴더삭제 + 재실행 새로운 .metadata 폴더가 생기며 정상작동 완료 Json Web Token, JWT JWTJson Web Token웹 애플리케이션 간에 정보를 안전하게 전송하기 위한 개방형 표준(RFC 7519) JWT는 세가지 부분으로 구성된다.Header: 토큰의 유형과 해싱 알고리즘 등의 메타데이터가 json 형식으로 포함Payload: 클레임이라 부르는 사용자의 id및 권한등이 포함Signature: Header와 Payload를 인코딩하고 서명하여 토큰의 유효성을 검증한다. JWT를 발급하고 검증해보자.스프링 시큐리티를 사용해 구현할 수 있다.1. 의존성 추가 pom.xml/build.gradle 파일에 필요한 의존성을 추가 org.springframework.boot spring-boot-starter-security io.jsonwebtoken .. SDK란?: SDK와 JDK SDKSoftware Development Kit소프트웨어 개발에 필요한 도구들의 모음특정 프레임워크나 언어에 대한 SDK도 있다.아래와 같이 구성된다. 도구 (Tools): 소스 코드 편집기, 디버거, 빌드 도구 등라이브러리 (Libraries): 필요한 기능을 구현하기 위한 라이브러리, 구현할 필요 없이 특정 기능을 사용문서화 (Documentation): API 레퍼런스, 예제 코드, 튜토리얼 등샘플 코드 (Sample Code): 실제 사용 예제를 보여주는 샘플 코드디버그 모듈 (Debug Modules): 오류를 추적하고 디버그실행 환경 (Runtime Environment): 런타임 환경 외 Android SDK, Dart SDK, iOS SDK 등이 있다. + JDK와 SDK앞서 JDK란 .. Flutter와 Dart Flutter와 Dart는 모두 Google에서 개발한 기술.Flutter는 멀티 플랫폼 UI 개발을 위한 프레임워크이고, Dart는 그것의 주 언어https://standout.tistory.com/111 프레임워크란?Framwork 'FRAME 프레임(틀, 규칙or법칙)'+'WORK 워크(일, 소프트웨어의 목적)' 목적을 달성하기 위한 구조/틀 일반적으로 애플리케이션 개발에서 자주 사용되는(데이터베이스 연결, 사용자 인증, 보안standout.tistory.com FlutterGoogle이 개발한 오픈 소스 UI 소프트웨어 개발 키트네이티브 앱과 같은 성능을 제공iOS, Android, 웹 및 데스크톱 애플리케이션을 위한 통합된 사용자 인터페이스를 빌드할 수 있다.다양한 위젯을 제공https://do.. Flutter Course for Absolute Beginners: Ticket app 만들어보기 - 1(feat.Flutter설치) 아래 강의를 토대로 작업했다.https://www.youtube.com/watch?v=DsTMhjaRQwshttps://standout.tistory.com/1558 Flutter와 DartFlutter와 Dart는 모두 Google에서 개발한 기술.Flutter는 멀티 플랫폼 UI 개발을 위한 프레임워크이고, Dart는 그것의 주 언어https://standout.tistory.com/111 프레임워크란?Framwork 'FRAME 프레임(틀, 규칙ostandout.tistory.com vscode 다운https://code.visualstudio.com/download Download Visual Studio Code - Mac, Linux, WindowsVisual Studio Code .. Mendix sample.mpk 샘플예제 실행하기 회원가입 후 원하는 버전 downloadhttps://marketplace.mendix.com/link/studioproa 사용될 샘플 mpk 다운https://academy.mendix.com/link/modules/264/lectures/2103/3.1-Summary Mendix Academy academy.mendix.com 앱실행 브라우저에서 로그인 import app package, 다운받은 mpk 업로드원하는 저장 이름, 위치 등을 설정 - ok 웹페이지 확인하기 실행하기 원하는 view 방식 선택 브라우저로 확인 Sass 기본사용법 SassSyntactioncally Awosome StyleSheetsCSS의 간결한 문법은 프로젝트 규모가 커지고 수정이 빈번히 발생하면 쉽게 지저분해지는 단점이 있다CSS의 한계와 단점을 보완하여 가독성 높고 재사용에 유리한 CSS의 확장.Sass는 변수사용, 조건문과 반복문, Import, Nesting, Mixin, Extend/Inheritance 도구를 제공한다. 브라우저는 Sass 문법을 알지못해 .scss파일을 css파일로 컴파일해야한다.시작하기전 Sass환경설치.npm install -g sasshttps://standout.tistory.com/49 cmd, CLI형태의 DOScmd 윈도우 명령어 처리기(Windows Command Processor) *CLI형태의 *DOS https.. 회귀분석이란?: 단순회귀분석, 다중회귀분석 회귀분석변수들 간의 관계를 분석하고 예측하는 통계적 기법주로 단순회귀분석과 다중회귀분석 두가지 유형으로 나눌 수 있다.모든 회귀분석의 목적은 데이터의 관계를 설명하고, 종속 변수의 값을 예측하는 것선형성 가정: 회귀분석은 종속 변수와 독립 변수들 간의 선형 관계를 전제로 한다. 단순회귀분석 (Simple Linear Regression) 하나의 종속 변수와 이를 설명하는 하나의 독립 변수 간의 선형 관계종속 변수는 연속형 데이터이며, 독립 변수는 연속형일 수도 있고 이산형일 수도 있다.= 주택 가격을 예측하기 위해 주택 크기(독립 변수)와 주택 가격(종속 변수) 간의 선형 관계= 주택 크기와 주택 가격 간의 관계를 설명하는 하나의 선형 방정식을 구축다중회귀분석 (Multiple Linear Regress.. 요인분석이란? (feat. 요인분석의 절차) 요인분석(Factor Analysis)데이터의 복잡성을 줄이고 핵심 요인을 이해하는 데 중요한 도구많은 변수들 사이의 패턴이나 상관관계를 분석다차원 자료에서 숨겨진 구조를 발견하고 이를 요인으로 추출하는 통계적 기법 요인분석의 절차와 분석 단계1. 문제 정의: 분석의 목적을 명확히 하고, 분석할 데이터의 특성과 변수들에 대해 이해2. 변수 선택: 요인분석을 적용할 변수들을 선정하고, 분석의 목적에 맞게 변수들을 정리하거나 변환3. 요인 추출: 요인을 추출합니다. 추출된 요인들은 데이터의 분산을 최대한 설명할 수 있는 방향으로 선택됩니다.4. 회전: 추출된 요인들을 회전시켜 요인 구조를 더욱 해석 가능하고 명확하게 만듭니다. 5. 요인 해석: 추출된 요인들이 각각 어떤 의미를 가지는지 해석하고 명명합니다... 관계의 밀접도/긴밀도를 측정한다: 상관관계 분석 상관관계 분석 두 변수 간에 맺고 있는 관계의 밀접도 또는 두 변수 간의 긴밀도일반적으로 측정에 일반적으로는 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)가 사용된다.-1에서 1 사이의 값을 가진다.0에 가까울수록 두 변수 간의 선형 관계가 없음을 나타내고, 절대값이 클수록 강한 선형 관계를 나타낸다.https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%81%EA%B4%80_%EB%B6%84%EC%84%9D 상관 분석 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전위키백과, 우리 모두의 백과사전. 상관 분석(相關 分析, 영어: correlation analysis, dependence analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수 간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분.. 통계적 가설 검정: t -검정, F -검정(분산분석), Z -검정(비율검정), χ2 검정 t-검정 (Student's t-test)평균값의 차이를 비교귀무가설: 두 그룹의 평균이 같다. - 단일 표본 t-검정(One-sample t-test) : 샘플의 평균이 기존의 평균과 다른지를 비교 ( 새로운 약의 평균 효과가 기존 약의 평균 효과 ) - 독립 표본 t-검정 (Independent Samples t-test): 두 모집단에서 얻은 샘플의 평균을 비교 ( 남자와 여자 그룹 간의 평균 키 차이 ) - 대응 표본 t-검정 (Paired Samples t-test): 같은 개체나 단위에서 두 가지 조건을 비교 ( 동일한 환자 집단에서 약을 투여하기 전과 후의 평균 혈압 차이 )F-검정 (분산분석, Analysis of Variance, ANOVA)세 개 이상의 그룹 간의 평균 차이.. 귀무가설을 기각하거나 채택하다 가설검정: 가설, 귀무가설, 대립가설, 가설검정 가설 (Hypothesis)특정 상황이나 현상에 대해 설명하거나 예측하기 위해 세우는 주장가설은 항상 귀무가설, 대립가설 두가지 가설을 동시에 설정한다. 귀무가설 (Null Hypothesis, \( H_0 \))연구자가 반박하려는 가설= 특정 효과가 없거나 또는 그룹 간의 차이가 없다 대립가설 (Alternative Hypothesis, \( H_a \) 또는 \( H_1 \))연구자가 입증하고자 하는 가설= 특정 효과가 있거나 그룹간에 차이가 있다 가설검정 (Hypothesis Testing): 통계적 방법을 사용하여 귀무가설을 기각하거나 채택하는 과정연구목적확인 - 연구가설설정 - 통계적기법과 검정통계량 선택 - 유의수준 알파값을 결정 - 표본크기결정, 임계값계산 - 검정통계와 연관된 확률을 .. 종 모양의 곡선 경험법칙, 68-95-99.7 규칙 경험법칙예측도구경험법칙은 정규 분포를 따르는 데이터가 어떻게 분포하는지를 근사적으로 설명하는 규칙가우시안 분포(정규 분포)를 따르는 데이터의 분포를 설명하는 규칙평균 주위로 대칭적으로 분포하는 종 모양의 곡선 정규분포의 68-95-99.7 규칙은 아래와같다. - 약 68%의 데이터는 평균에서 ±1 표준편차 범위에 위치 - 약 95%의 데이터는 평균에서 ±2 표준편차 범위에 위치 - 약 99.7%의 데이터는 평균에서 ±3 표준편차 범위에 위치 통계분석기법 - 변수의 측정과 척도에 따른 분석방법 (feat.그래프) 예시로 근무부서에 따른 직무만족도 차이를 분석해보자.근무부서가 메인이자 독립변수고직무만족도가 종속적인 성질이자 종속변수가 될것이다.여기서 근무부서는 범주형, 직무만족도는 연속형이 속하는데https://standout.tistory.com/1547 숫자에 의미가 있는가, 질적자료와 양적자료질적자료(Qualitative Data)범주형비수치적인 데이터, 개체나 사건의 특성이나 속성주로 텍스트나 설문조사에서 사용빈도 분석, 분할표, 막대 차트, 원형 차트 등을 통해 데이터의 상대적인 분포standout.tistory.com 이 경우부서별로 그룹간의 평균을 구해 그 차이를 비교하는 분산분석( ANOVA )이 좋을 것이다.이처럼 독립변수와 종속변수가 범주(명서)형인가 연속(등비)형인가에 따라 분석방법을 나누어 놓.. 숫자에 의미가 있는가, 질적자료와 양적자료 질적자료(Qualitative Data)범주형비수치적인 데이터, 개체나 사건의 특성이나 속성주로 텍스트나 설문조사에서 사용빈도 분석, 분할표, 막대 차트, 원형 차트 등을 통해 데이터의 상대적인 분포와 비율을 나타낸다.수치적인 계산보다는 특성의 비교와 분류에 더 집중= 성별(남성, 여성), 혈액형(A형, B형, O형), 학력 수준(초등학교, 중학교, 고등학교 이상) 등 양적자료(Quantitative Data)연속형수치적으로 측정 가능한 데이터, 주로 숫자로 표현평균, 중앙값, 표준편차, 회귀 분석, 상관 분석 등과 같은 통계적 기법을 사용하여 데이터의 분포와 관계를 분석가능= 나이, 키, 체중, 시험 점수, 소득 수준 등.https://standout.tistory.com/1542 수치적 요약의 종류 .. 변수의 측정 척도: 명목 척도, 서열 척도, 등간 척도, 비율 척도 변수는 연구나 분석 대상이 되는 대상의 특성이나 속성https://standout.tistory.com/12 변수, 정수 실수 문자 주소값 배열 클래스변수란 어떤 '변하는 값'을 저장하기 위한 이름을 가진 공간이다. '상수' 와는 반대개념이다. https://standout.tistory.com/13 상수, 변하지 않는 값 상수(constant) 변하지 않는 값, 변하는 값 변수와 반대standout.tistory.com 변수의 측정 (Measurement of Variables)과 프로세스해당 변수가 가진 속성이나 특성을 정량적으로 판단하고 기록하는 과정정의 - 측정 척도 선택( 명목 척도, 서열 척도, 등간 척도, 비율 척도 ) - 측정 도구 개발( 설문지, 체크리스트, 테스트 ) - 데이터 수집척.. 얼마나 분산되어있는가 = 산포도, 산포도의 지표: 범위, 분산, 표준편차, 사분위수 범위 자료의 수치적 표현에서 산포도 (Dispersion)데이터가 얼마나 분산되어 있는지를 나타내는 측정 지표데이터 포인트들이 평균값으로부터 얼마나 멀리 퍼져 있는지https://standout.tistory.com/1544 자료의 시각적 요약과 수치적 요약자료의 시각적 요약과 수치적 요약데이터를 이해하기 쉽게 전달하기 위한 두 가지 주요 방법시각적 요약 (Visual Summarization)막대 그래프, 선 그래프, 원 그래프, 히스토그램 등데이터의 전반적standout.tistory.com 주요한 산포도 지표로는 범위, 분산, 표준편차, 사분위수 범위 등이 있다. 범위 (Range)최댓값과 최솟값의 차이를 나타내는 지표 간단하게 계산할 수 있지만, 이상치에 민감한 단점분산 (Variance)평균값에서 .. 자료의 시각적 요약과 수치적 요약 자료의 시각적 요약과 수치적 요약데이터를 이해하기 쉽게 전달하기 위한 두 가지 주요 방법시각적 요약 (Visual Summarization)막대 그래프, 선 그래프, 원 그래프, 히스토그램 등데이터의 전반적인 구조나 상관 관계를 빠르게 파악수치적 요약 (Numerical Summarization)평균, 중앙값, 표준편차, 범위 등데이터의 요약 정보를 제공하는 방법https://standout.tistory.com/1542 수치적 요약의 종류 - 대푯값수치적 요약 (Numerical Summarization)평균, 중앙값, 표준편차, 범위 등데이터의 요약 정보를 제공하는 방법 평균 (Mean)모든 값의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값 = 집단의 전반적인 연령중앙standout.tistory.com 수치적 요약 - 대푯값 - 평균의 종류: 산술평균 가중평균 조화평균 기하평균 절사평균 평균에는 여러 종류가 있으며, 데이터의 특성과 사용하는 분야에 따라 다양한 형태로 구성될 수 있습니다. 주요한 평균의 종류는 다음과 같습니다: 산술평균 (Arithmetic Mean)모든 값을 더한 후 데이터의 개수로 나눈 값 = 세 명의 학생의 시험 점수가 각각 80, 85, 90점일 때, 산술평균은 (80 + 85 + 90) / 3 = 85점가중평균 (Weighted Mean)각 데이터 포인트에 가중치를 부여한 후 평균을 계산하는 방법 = 각 과목의 학점을 고려하여 학점 평균을 계산조화평균 (Harmonic Mean)주로 비율이나 비율에 대한 평균 이는 평균 속도나 평균 주행 거리 등에서 유용= 두 지점 사이의 평균 속도를 계산 기하평균 (Geometric Mean)주로 비율적인 평균을 구함, 데이터.. 수치적 요약의 종류 - 대푯값: 평균 중앙값 최빈값 수치적 요약 (Numerical Summarization)평균, 중앙값, 표준편차, 범위 등데이터의 요약 정보를 제공하는 방법 평균 (Mean)모든 값의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값 = 집단의 전반적인 연령https://standout.tistory.com/1543 수치적 요약 - 대푯값 - 평균의 종류: 산술평균 가중평균 조화평균 기하평균 절사평균평균에는 여러 종류가 있으며, 데이터의 특성과 사용하는 분야에 따라 다양한 형태로 구성될 수 있습니다. 주요한 평균의 종류는 다음과 같습니다: 산술평균 (Arithmetic Mean)모든 값standout.tistory.com 중앙값 (Median)크기 순서대로 나열했을 때 가운데 위치한 값 = 주택가격 집단의 가격 중간값 최빈값 (Mode)장 자주 등장하.. 데스크탑 시간표 uTable 왜 데스크탑 시간표는 대학생용이 많을까..찾다찾다가 결국 다시 돌아온 uTable..나중에 기회가 되면 데스크탑 시간표를 만들어봐야겠다. 다운 수업추가 클릭시 수정 및 삭제할 수 있다. 1주가 지나 리셋하고 싶다면 default.utdata 파일을 찾아 삭제하라.초기화되지않으면 ... - 설정정보 - 업데이트 탭을 클릭 초기화된다. 통계학의 개념과 분류: 통계학 모집단 표본 모수 통계량, 기술통계 추론통계 통계학 자연 및 사회현상에 나타나는 다양한 상황이나 측정값들을 요약해서 표현하는 것. 모집단은 연구의 대상이 되는 전체 집단을 의미하며, 표본은 모집단에서 선택된 일부 집단이다. 모수는 모집단의 특성을 나타내는 수치적 측정값이고, 통계량은 표본의 특성을 나타내는 수치적 측정값으로 표본을 분석하여 모집단의 모수를 추정하거나, 표본 간의 차이를 비교하는 데 사용된다. 통계학 크게 기술통계, 추론통계로 나뉜다. 기술통계 (Descriptive Statistics) 평균, 중앙값, 표준편차 등의 통계량을 사용하여 데이터의 중심 경향성과 분포를 설명 데이터를 요약, 표현, 해석하는 데 사용되는 방법 주어진 데이터의 특성을 설명하고 요약하여 데이터의 패턴을 파악 추론통계 (Inferential Statistic.. 통계의 양면성과 세가지 관점: 통계를 통한 거짓말, 통계 없는 거짓말, 진실을 더하는 통계 통계의 양면성통계는 데이터를 이해하고 판단하는 데 중요한 도구이나,때로 다양한 해석과 오해를 야기할 수 있는 양면성을 가지고 있다.통계의 양면성을 이해하고 올바르게 사용하는 것이 중요하다.적절한 데이터 수집, 정확한 분석, 투명한 해석을 통해 통계를 활용할 때, 진실과 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다. 통계의 양면성을 이해하는 세 가지 관점에 대해 알아보자. 1. 통계를 통한 거짓말 특정 방식으로 해석하거나 특정 부분만 강조함으로써 왜곡 표본의 크기나 구성을 왜곡하여 특정 결과를 지지하는 증거로 사용할 수 있다. 축의 범위를 변형하거나 데이터를 적절하지 않게 나타내어 실제보다 더 크거나 작게 보이도록 할 수 있다. 2. 통계 없는 거짓말 특정 입장을 강조하거나 부정적인 이미지를 만들기 위해 , 자신.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 55 다음
