nan + nan = 2nan

인턴 합격 후 시간이 남는 중간에 그냥 혼자 여러가지 사이드 프로젝트를 해보고 싶었다. 아직은 실력이 낮기 때문에, youtube에서 이것 저것 찾아 보다가 영화 추천 알고리즘을 간단히 구현해보는 게 있었는데 재밌을 것 같아서 해봤다. 해당 코드는 Youtube의 '빵형의 개발도상국' 채널에 있는 영화 추천 만들기 영상에서 참조했다. https://www.youtube.com/watch?v=mLwMe4KUZz8 import pandas as pd import numpy as np import json meta = pd.read_csv('movies_metadata.csv', encoding='utf8', low_memory=False) meta.head() 해당 데이터셋은 캐글에서 영화 관련 메타 데이터..

고양시에서 진행하는 정책 활용 인공지능 모델 구현 사업의 인턴으로 합격되어 받은 첫 프로젝트이다. 주말농장을 이용하는 시민들을 대상으로, 작물에 대한 이해가 부족하거나 처음 주말농장을 이용하는 시민들에게 AI를 활용한 병해충 진단 서비스를 개발하는 것이 목표였다. 아직 2개월이 지났지만, 제대로 된 서버나 인프라가 제공이 되지 않고 개인 노트북을 활용해서 개발을 해야하기 때문에, 우선적으로 딥러닝 모델을 활용해 AIhub에서 샘플 데이터를 받아 진단이 가능한지 확인을 해봤다. https://aihub.or.kr/ 홈 | AI 허브 상단으로Back to top AI 데이터를 찾으시나요? AI 학습에 필요한 다양한 데이터를 제공합니다. 원하시는 분야를 선택해 보세요. aihub.or.kr 학습이 제대로 되지..

최근 빅데이터 분석에 관한 책을 읽고 있는데, 해당 글의 저자가 구글 트렌드를 통해서 지난 미 대선 당시 트럼프와 힐러리의 대선 결과를 예측하고 맞추었다는 사실을 알게 되었다. 사실 국내에서는 여러 여론조사기관이 발표하는 지지율 조사가 있지만, 이 경우 예를 들어 1000명을 대상으로 조사를 했다고 하더라도 실제 조사에 응답한 응답률은 그보다 낮을 수 밖에 없고 조사의 신뢰도에 대한 의구심이 항상 들 수 밖에 없었다. 그래서 나도 이러한 툴을 사용해서 직접 이번 대선 결과에 대해 분석해보고 이런 결과가 나온 이유는 무엇일까?라는 생각에서 구글 트렌드를 이용해서 분석해보기로 했다. 단, 구글 트렌드가 미국에서는 구글 사용량이 대부분 높기 때문에 효과적이겠지만 우리 나라의 경우 네이버, 카카오 등 구글 이외..

1. 상품(product)의 카테고리(category)별로, 상품 수와 평균 가격대(list_price)를 찾는 쿼리를 작성하세요. 기존 답안 select category, count(1) as num_of_product, avg(list_price) as price_of_average from products group by category; 멘토님 Review 쿼리 잘 작성하셨습니다. 참고로 count(1)과 count(*)는 차이가 없다고 보셔도 무방합니다! 2. 2006년 1분기에 고객(customer)별 주문(order) 횟수, 주문한 상품(product) 의 카테고리(category) 수, 총 주문 금액(quantity * unit_price)을 찾는 쿼리를 작성하세요. (힌트: join) 기..

1. Country 별로 ContactName이 ‘A’로 시작하는 Customer의 숫자를 세는 쿼리를 작성하세요. 기존 답안 SELECT country, COUNT(ContactName) FROM Customers WHERE ContactName LIKE 'A%' GROUP BY country; 멘토님 Review Count 안에 컬럼명을 넣으면 그 컬럼 값에 null이 있을 때는 카운트를 하지 않고, 컬럼명이 없으면 null이 있어도 카운트를 합니다. 컬럼명이 없을 때는 그냥 row 수를 세는 것 보통 전체적인 row 수를 파악하는 것이 더 중요한 경우가 많아 count(1) 혹은 count(*)를 주로 사용. 두 가지는 서로 차이가 없다고 해도 무방하다. Feedback 적용 답안 select Co..