데이터분석가44 [프로그래머스] 즐겨찾기가 가장 많은 식당 정보 출력하기 / GROUP BY 문제 제출한 코드 SELECT food_type, rest_id, rest_name, MAX(favorites) 'FAVORITES' FROM rest_info GROUP BY food_type ORDER BY food_type DESC [OUT] 제출시 오답이라고 뜸 정답 코드 SELECT FOOD_TYPE, REST_ID, REST_NAME, FAVORITES FROM rest_info WHERE (food_type, favorites) IN (SELECT food_type, MAX(favorites) FROM rest_info GROUP BY food_type) ORDER BY food_type DESC WHERE절로 food_type 그룹별 최대 즐겨찾기 수인 가게를 우선 구하고 그것에 맞는 (I.. 2022. 11. 18. [프로그래머스] Lv3. 즐겨찾기가 가장 많은 식당 정보 출력하기 / GROUPBY Lv3. 즐겨찾기가 가장 많은 식당 정보 출력하기 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131123 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr # 1 SELECT FOOD_TYPE, REST_ID, REST_NAME, FAVORITES FROM rest_info WHERE (food_type, favorites) IN (SELECT food_type, MAX(favorites) FROM rest_info GROUP BY food_type) ORDER BY food_type DESC # .. 2022. 11. 18. [SQL문법] REPLACE 특정 문자 변경 REPLACE : 특정 철자를 다른 철자로 변경 1. 이름과 월급을 출력하는데 월급의 숫자 0 을 * 로 변경해서 출력 SELECT ename, REPLACE(sal,0,'*') FROM emp WHERE ROWNUM 2022. 11. 17. [AARRR] Revenue (수익, 매출) Revenue (수익, 매출) : 매출로 이어지게 한다. 💡 수익화 시점에서 중요하게 생각해야 하는 것 서비스의 비즈니스 모델을 잘 이해할 수 있어야 한다. 비즈니스 모델에 따라 수익이 발생하는 지점과 유형이 달라지기 때문. BM이 잘 동작하는지, 비용 대비 수익이 안정적인지 확인해야 한다. 돈을 효율적으로 번다는 것은 ‘들인 돈’보다 ‘번 돈’이 많다는 것을 의미한다. 번 돈 : 고객이 지불한 돈의 가치 (고객이 와서 지불한 돈) ex. LTV 들인 돈 : 고객을 유치하기 위해 들인 비용 (Acquisition을 위해 들어간 돈) ex.CAC ⇒ 고객 간 균형을 고려한 가격 정책 설정하기 (돈을 많이 쓰는 고객) ⇒ 많은 가격 메커니즘 시도하기 : 번들, 단계 별 서비스, 할인 등 ✔️ PU(Payin.. 2022. 11. 14. [AARRR] Retention - Classic Retention Classic Retention (N-Day Retention) 첫 방문 후 특정 일자(N일 후)에 재방문한 유저 비율을 나타낸다. 그중에서도 게임, 앱이나 쇼셜앱, 혹은 습관적으로 사용하거나 반복적 행동을 유도하는 제품에 적합하다. 1. AARRR 해적 지표 AARRR은 기업이 사업의 성장을 평가하기 위해 추적해야 할 5가지 사용자 행동 메트릭의 이니셜을 딴 약자이다. Acquisition (사용자 획득) : 다양한 수단을 통해 서비스를 알림 ✔️ 광고 CTR(Click Through Rate) : 광고를 본 사람들이 얼마나 클릭했는지 ✔️ CPC(Cost Per Click) : 클릭 한건당 얼마 지출 ✔️ CPM(Cost Per 1000 Impression) : 천번을 보여주는데 얼마의 비용을 지출하.. 2022. 11. 14. [ML] 비지도학습(Unsupervised Learning)의 종류 알아보기 / 군집화, 차원축소, 연관규칙 1. 비지도학습(Unsupervised Learning) 클러스터링/군집화(Clustering), 차원축소(Dimensionality Reduction), 연관 규칙(Association Rules)으로 구분 군집화는 공간상에서 서로 가깝고 유사한 데이터를 클러스터로 그룹화 (유사성, 거리로 구분) 차원축소는 고차원의 데이터에 대해서 너무 많은 정보를 잃지 않으면서 데이터를 고차원→ 저차원으로 축소시키는 방법 (데이터 손실없이 얼마나 차원축소를 하느냐가 중요) 연관 규칙은 데이터에서 특성 간의 연관성이 있는 흥미로운 규칙을 찾는 방법 2. 비지도 학습 알고리즘 1. 군집화(Clustering ; 클러스터링) 1-1. K-Means : 데이터를 평균을 활용하여 K개의 군집(Cluster)으로 묶는(Clus.. 2022. 11. 8. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 8 다음
