백준 알고리즘 문제 풀이



딥러닝 스터디 : 캐글 - 박스 오피스 영화 수익 예측

EDA(Exploratory Data Analysis) : 탐색적 데이터 분석 - 데이터에 대한 충분한 이해를 바탕으로 분석을 시작하는 방법

왜 시작되었는가? 다른 데이터를 찾지 않고도 주어진 데이터만으로 분석을 할 수 있도록 한다. 예를 들어, 데이터 간의 관계를 가지고도 결측값을 메꿀 수 있다. 성별에 결측값이 있는 경우, 이름 데이터에서 Mr, Mrs, Miss와 같은 정보로 결측값을 메꿀 수 있다.


스터디 내용

각자 공부해온 내용을 공유했다. 직접 풀어온 사람도 있고, 나의 경우는 어떻게 시작해야 할지 몰라서 캐글에 있는 커널을 보고 어떤 식으로 문제가 풀이되는지 분석해갔다. 어떤 분은 tensorflow를 공부하다가 궁금했던 내용을 질문하기도 했다.




R 프로그래밍

데이터 애널리틱스에서 plotly를 사용해 gapminder 를 만들어오는 과제를 받았다.

데이터는 서울 내 성별/연령/지역별(구,동)로 치킨집에 통화를 건 수이다.

아직 완성 못한 데이터라 갭마인더가 내 상상과는 다르게 만들어졌다. 하지만 애니메이션은 확인할 수 있다.


> Test Gapminder 링크 : html에서 play 버튼을 누르면 실행된다.