IT’s economics

9/11 이번주도 시작된 개빡센 프로젝트의 시작 오늘의 목표는 db 마무리하고 RDS까지 하는 것 우선 DB 쿼리 업로드 다했다 RDS는 처음해봐서 좀 버벅거렸는데 선생님 도움으로 금방 만들었다 1. RDS 찾아가서 데이터베이스 생성 누르기 2. 여러 SQL이 있지만 나는 MySQL을 선택했다 3. 템플릿은 프리티어 선택 많은 기능을 사용하진 않을 것이기 때문에 프리티어로도 충분할 거 같아서 선택했다 4. DB인스턴스는 한눈에 알아보게 해주는게 좋겠고 마스터 사용자 이름은 admin으로 했다 5. 비밀번호 설정하기 기억하기 쉬운 걸로 하거나 메모를 해놔야한다 중요함 ! 6. 이것도 그냥 기본으로 놔두고 지나갔다 7. 스토리지 설정 이건 선생님이 최대 스토리지 임계값을 최소로 해도 괜찮겠다고 하셔서 22로..

SQL 고득점 kit 3단계 파이썬 어려워서 도망치다보니 이까지 와버렸다 어쩌다보니 DBA의 길을 갈고 닦는 사람이 되어버린거 같다 3단계라고해서 쬑금 긴장했는데 그럴 필요 없었다 SELECT 동물의 아이디, 이름 FROM ANIMAL_INS, ANIMAL_OUTS WHERE 보호 시작일보다 입양일이 더 빠른 ORDER BY 보호 시작일이 빠른 순 SELECT ANIMAL_INS.ANIMAL_ID, ANIMAL_INS.NAME FROM ANIMAL_INS JOIN ANIMAL_OUTS ON ANIMAL_INS.ANIMAL_ID = ANIMAL_OUTS.ANIMAL_ID WHERE ANIMAL_INS.DATETIME > ANIMAL_OUTS.DATETIME ORDER BY ANIMAL_INS.DATETIM..

오늘은 SQL ~~ 전에 풀다 말았던거 다시 풀었다 어려울리가 없는데 싶어서 JOIN하는 건 전에 해놨던 거고 이번에도 문제 파악을 제대로 못해서 ../^^; SELECT 상품코드, 매출액(판매가 * 판매량) 합계 FROM PRODUCT 테이블, OFFLINE_SALE 테이블 ORDER BY 상품코드 GROUP BY 매출액을 기준으로 내림차순 정렬, 상품코드를 기준으로 오름차순 정렬 이렇게 나와야 해서 SELECT으로 두개 넣었다 SELECT PRODUCT_CODE, sum(SALES_AMOUNT*PRICE) "SALES" FROM PRODUCT JOIN OFFLINE_SALE ON PRODUCT.PRODUCT_ID = OFFLINE_SALE.PRODUCT_ID GROUP BY PRODUCT_CODE O..

풀릴 듯 안풀리는게 있어서 섯터레서 ~.. 쭉쭉 넘기다 만만한걸 찾았다 어떤 명령어는 array.index() 이렇게 쓰고 또 어떤 명령어는 max(array) 이렇게 써서 매번 헷갈린다... max(array) 이렇게 쓰려다 array.max() 이렇게 바꿨는데 안먹혀서 다시 구글링해서 찾았다 내가 맞았는데... def solution(array): return max(array), array.index(max(array)) 쉬우니까 설명은 생략 나도 더 멋진거 풀고 싶다..... 출처 : 프로그래머스

오늘의 코테 복잡하게 하는건 못하겠어서 하나하나 코드를 짰다 def solution(dot): if dot[0] > 0 and dot[1] > 0: return 1 elif dot[0] 0: return 2 elif dot[0] < 0 and dot[1] < 0: return 3 else : return 4​ 다른 사람의 풀이보면 진짜 기상천외한게 많다 보면서 컴퓨터적 사고가 중요하다는 것도 느꼈고.. 나도 그렇게 풀 수 있을 때까지 전진하자 출처 : 프로그래머스

저녁에 푸니까 머리가 안돌고 시간이 급박해서 고민할 시간없이 대충하게 된다 아침에 풀고 시작하든가 해야지... IFNULL 안 이후로 풀리는 문제가 몇개인지 ㅋㅋㅋㅋ 오늘도 IFNULL 덕에 집에 간다 SELECT ANIMAL_TYPE, IFNULL(NAME, "No name"), SEX_UPON_INTAKE FROM ANIMAL_INS; 출처 : 프로그래머스

9/2 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는 단어의 빈도와 역 문서 빈도(문서의 빈도에 특정 식을 취함)를 사용하여 DTM 내의 각 단어들마다 중요한 정도를 가중치로 주는 방법 https://wikidocs.net/31698 04-04 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 이번에는 DTM 내에 있는 각 단어에 대한 중요도를 계산할 수 있는 TF-IDF 가중치에 대해서 알아보겠습니다. TF-IDF를 사용하면, 기존의 DTM을 사용하는 것보다 보다 많… wikidocs.net 9/4 이 블로그에서 기본적인 실습을 하고 다음을 진행하려 했는데 막히는 부분 tf = pd.DataFrame(dtm.toarra..

하루 막바지에 풀어보는 SQL SELECT 창고의 ID, 이름, 주소, 냉동시설 여부 FROM FOOD_WAREHOUSE 테이블 WHERE 경기도에 위치한 창고 ORDER BY 창고 ID를 기준으로 오름차순 +) 냉동시설 여부가 NULL인 경우, 'N'으로 출력 SELECT WAREHOUSE_ID, WAREHOUSE_NAME, ADDRESS, IFNULL(FREEZER_YN, "N") "FREEZER_YN" FROM FOOD_WAREHOUSE WHERE ADDRESS LIKE "경기도%" ORDER BY WAREHOUSE_ID ASC; 오늘도 "경기도에서"를 못봐서 도저히 틀린게 없는데... 하면서 몇번이나 코드를 봤다 그래도 어제 배운 IFNULL은 오늘도 잘 써먹기 >.0 오늘의 배운 점 : 어제와 ..

오늘은 SQL 오늘도 역시나 문제 잘 보기 SELECT 환자이름, 환자번호, 성별코드, 나이, 전화번호(전화번호가 없는 경우, 'NONE'으로 출력) FROM PATIENT 테이블 WHERE 12세 이하인 여자환자 ORDER BY 나이를 기준으로 내림차순, 나이 같다면 환자이름을 기준으로 오름차순 실패원인 1 : 우선 "여자"환자를 빼먹어서 실패원인 2 : 전화번호가 없는 경우, 'NONE'으로 출력 → 이걸 수행할 수 있는 명령어를 몰라서 SELECT PT_NAME, PT_NO, GEND_CD, AGE, IFNULL(TLNO, "NONE") FROM PATIENT WHERE AGE

하하 드디어 풀었다 어제 고민고민하다 결국 못풀었는데 오늘은 풀었다 문제를 잘 읽어야하는게 조건이 10 ≤ price ≤ 1,000,000 price는 10원 단위로(1의 자리가 0) 주어집니다. 소수점 이하를 버린 정수를 return합니다. 이거 두개인데 두번째거가 눈에 안들어와서 몰랐다... 근데 방금 눈에 들어와서 풀었음 !!! 계속 이 코드에서 진전이 없었다 (이 코드도 부끄럽긴함... ㅎ) 처음에는 좀 더 단순했는데 자꾸 틀리니까 조건보면서 추가하다보니 조잡해졌다 def solution(price): if price >= 10 and price = 100000 and price < 300000 : return price*0.95 el..