본문 바로가기

전체 글103

본 캠프 26일차 TIL 오늘 공부한 내용영상 플랫폼 별 추천 알고리즘 구성 및 특징 각 플랫폼의 추천 알고리즘은 유사한 기본 원칙을 따르지만, 디테일하게 보면 차별화된 접근 방식을 가지고 있습니다. 각 플랫폼의 고유한 차별화 요소와 이를 어떻게 활용하는지 설명해 보겠습니다.1. YouTube YouTube의 추천 알고리즘은 다음과 같은 요소들을 고려하여 작동합니다.주요 요소:사용자 참여: 시청 시간, 클릭, 댓글, 좋아요 및 공유 등의 사용자 활동을 분석하여 사용자의 선호 콘텐츠를 파악.비디오 메타데이터: 제목, 설명, 태그, 썸네일 등의 비디오 메타데이터를 분석하여 관련 콘텐츠를 추천.개인 정보 수집: 사용자의 시청 기록, 검색 기록, 구독 정보 등을 기반으로 맞춤형 추천을 제공합니다.세션 시간: 사용자가 플랫폼에서 보내는 .. 2024. 7. 19.
본 캠프 25일차 TIL 오늘 배운 것API를 사용해야하는 이유웹 크롤링은 정보 제공자에게 허가를 받지않은 위법성 기술이라 사용을 할때 고려해야 할 요인이 많다.API를 이용한 자료조사는 정보제공자가 가입자에게 일정량의 정보를 서버를 통해 전달해주고 전달받는 방식이다 HTTP 호출과 API 호출의 차이목적:HTTP 호출: 일반적인 웹 페이지나 리소스 요청에 사용됩니다.API 호출: 특정 기능이나 데이터에 접근하기 위해 사용됩니다.응답 형식:HTTP 호출: 주로 HTML, CSS, JavaScript 등의 웹 문서를 반환합니다.API 호출: 대부분 JSON이나 XML 같은 구조화된 데이터 형식으로 응답합니다. API 활용해보기NEWS API쿼리 스트링 방식URL의 뒤에 입력 데이터를 함께 제공하는 가장 단순한 데이터 전달 방법ur.. 2024. 7. 19.
그 데이터는 잘못 해석되었습니다 데이터 해석 오류 유형1. 생존자 편향의 오류이탈자만을 대상으로 분석할 때 발생하는 오류로, 전체 이용자가 아닌 특정 그룹에 초점을 맞추어 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, A 서비스는 대부분 단기간 이용 유저가 이탈하고, B 서비스는 장기간 이용 유저가 이탈합니다. 단순히 장기간 이용 유저의 이탈 비율이 높은 것을 보고 B 서비스가 더 나쁜 서비스라고 결론 내리기 쉽지만, 실제로는 B 서비스가 더 좋은 서비스일 수 있습니다. 해결책은 전체 활성화된 유저를 기준으로 분석하여 올바른 해석을 도출하는 것입니다.   1-1. 선형적인 사고의 오류1리터에 10km을 달리는 SUV차량과 1리터에 20km을 달리는 세단 차량이 있다고 가정 해보겠습니다. 요즘 대세인 ESG를 따라가기 위해 기존 제품의 .. 2024. 7. 18.
본 캠프 24일차 TIL 오늘 배운 것데이터 분석가가 크롤링을 배워야 하는 이유다양한 데이터 소스를 수집 및 맞춤형 데이터셋을 구축하는데 도움이 될 수 있으며비정형 데이터를 구조화 할 수 있는 능력을 기를 수 있으며 자동화 및 비용 절감의 장점이 있기 때문이다. Requests의 사용법import requestsr = requests.get('https://www.naver.com')print(r.text) Requests를 사용하여 불러온 naver의 정보 BeautifulSoup4 사용법import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupr = requests.get('https://zdnet.co.kr/newskey/?lstcode=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5.. 2024. 7. 17.
본 캠프 23일차 TIL 자료 구조 1. Array (배열)동일한 타입의 데이터들을 저장하며 고정된 크기를 가지고 있다.인덱싱 되어 있어 인덱스 번호로 데이터에 접근 할 수 있다.평가: 가장 기본적인 자료 구조형으로, 고정된 크기의 연속된 메모리 블록에 데이터를 저장합니다. 인덱스를 통해 빠르게 접근할 수 있습니다. 비유: 박스 안에 물건을 하나씩 차례로 넣고, 인덱스라는 번호를 통해 원하는 물건을 빠르게 꺼내 사용할 수 있는 서랍장과 같   배열명 > A  → 1, 2, 3                             0 1 2    배열의 크기 > 3  ┘  2. Linked List (연결 리스트)각 데이터의 시퀀스가 순서로 연결되어 있는 구조동적인 데이터 추가 및 삭제에 유리하다.평가: 동적으로 크기를 조절할 수 있.. 2024. 7. 16.
데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들1. 데이터가 흐르는 조직데이터 분석가는 조직 내에서 데이터 활용의 중요성을 강조하지만, 실제로 데이터가 충분히 활용되지 않는 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 접근성을 높이고 주요 지표를 인식할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. BI 툴 도입Business Intelligence (BI) 툴을 도입하여 여러 대시보드를 개발합니다. 대시보드는 사용자가 필요로 하는 데이터를 시각적으로 표현하는 도구로, 다양한 정보를 한눈에 볼 수 있게 합니다. 중요한 지표는 카테고리별로 분류하고 필요에 따라 필터링할 수 있도록 설계됩니다. SQL 교육과 데이터 마트비데이터 직군 구성원도 포함하여 SQL 등 데이터 기술을 교육하여 데이터에 대한 이해도를 높입니다. 데이터 마트를.. 2024. 7. 16.

티스토리툴바