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TWBX 7기 오프라인 2차 활동을 진행하였다. 인구 데이터를 주제로 시각화를 진행하였다. 인구 데이터 시각화 - 인구수 감소의 가속화 인구 데이터를 이용하여 시각화를 진행하였다. 인구 데이터는 행정안전부의 주민등록수 데이터를 이용하였다. 주민등록 인구수 증감 추이를 확인할 목적으로 시각화를 진행하였다. 2023년 인구수(5,133만명)만 본다면 우리나라 인구 문제가 없어 보이기도 한다. 오히려, 너무 많다는 생각도 들곤 한다. 지방의 사람들이 좁은 서울로 계속 올라와서 더 그런 생각이 들기도 한다. 하지만, 주목해야하는 점은 인구수 감소 속도이다. 2020년도부터 인구수 감소는 시작되었고 그 추세는 가속화되는 것으로 보인다. 2023년 전년대비 감소폭이 약간 감소했지만, 2021년과 2022년 거주불명..

https://public.tableau.com/app/profile/.85066529/viz/_17060022603420/sheet4 재벌집 막내아들 시청률 재벌집 막내아들 시청률 public.tableau.com TWBX 7기 1차 온라인 과제를 하면서 제작한 재벌집 막내아들 시청률 대시보드이다. 해당 대시보드를 만들고 도출한 인사이트와 한계점, 대시보드를 만들고 느낀점에 대해서 생각해보았다. 대시보드 요약 재벌집 막내아들의 TV시청률 파악 및 동시간대 드라마인 소방서 옆 경찰서와 비교. 도출한 인사이트 재벌집 막내아들의 요일별 평균 시청률을 비교했을 때, 금 < 토 < 일 별로 평균 시청률이 높아지는 것을 볼 수 있습니다. 9회차와 12회차의 시청률 감소의 원인은 금요일 방영으로 인한 것이라고 추정..

목차 CASE IF() CASE와 IF()는 조건에 따라 데이터를 처리해야 하는 상황에서 주로 사용된다. CASE CASE문은 주로 새로운 컬럼을 생성할 때 사용되거나 GROUP BY와 함께 사용된다. 새로운 컬럼 생성 SELECT CASE WHEN 조건1 THEN 값1 WHEN 조건2 THEN 값2 ELSE 값3 END AS case1 FROM table_name GROUP BY와 함께 사용 SELECT SUM(column1) FROM table_name GROUP BY ( CASE WHEN 조건1 THEN 값1 WHEN 조건2 THEN 값2 ELSE 값3 END AS case1 ) 예시 아래 테이블은 product_info 테이블이다. 아래 쿼리는 product_info 테이블에서 Price가 500..

목차 GROUP BY HAVING • WHERE과 HAVING의 차이 • 예약어 동작 순서 NULL 처리 방식 GROUP BY GROUP BY는 그룹별 총합 또는 평균값등을 계산할 때 사용되며, 주로 SUM, AVG, COUNT 등의 함수와 함께 사용된다. 다음과 같이 Netflix에 올라온 작품들의 정보를 모아둔 Netflix 테이블이 있다. date_added는 해당 작품이 Netflix에 추가된 날짜를 말한다. SELECT EXTRACT(YEAR FROM date_added) AS added_year , COUNT(*) FROM Netflix GROUP BY added_year HAVING HAVING 은 GROUP BY 구문 이후 사용되는 예약어로, WHERE처럼 작동한다. 아래 쿼리는 2015년..

목차 TWBX 7기 첫 오프라인 모임 • 시각화의 힘 파트 어떤 것을 얻어가면 좋을까? • TWBX에 지원할 때 썼던 활동 목표 • 최종적인 활동 목표 마무리 TWBX 7기 첫 오프라인 모임 이번주 수요일에 TWBX 7기에 합격했다는 메일을 받고 첫 오프라인 모임이 있었다. 첫 오프라인 모임이다 보니 그렇게 오랜 시간이 걸리진 않았다. 자기소개와 함께 간단한 퀴즈가 진행되었다. 시각화의 힘이라는 이름을 가진 파트였다. 이 파트에서 데이터 시각화가 데이터를 인지하는 능력을 향상시켜줌을 느낄 수 있었다. 시각화의 힘 파트 두 사람씩 짝을 지어 A4용지를 나눠받은 뒤, 데이터를 보고 주어진 퀴즈를 푸는 거였다. 6팀이 함께 문제를 풀고 답을 몇개 맞췄는지 공유하였다. 위의 사진을 보고 아래와 같은 문제 5개 ..

목차 세미나 요약 및 느낀점 세미나 듣기 전 궁금증 느낀점 데이터 분석가로 신입 취업시 어필해야 하는 점 내가 해야될 일은? 인상 깊었던 내용 데이터 분석가 스킬셋 Impact-Effort Matrix 내가 어떤 데이터 분석가가 되고 싶은지 정의하기 세미나 요약 및 느낀점 ‘비전공자는 어떻게 데이터 분석가가 되었을까?’ 라는 제목의 세미나였지만, 꼭 비전공자만을 위한 내용은 아니라고 생각한다. 크게 두 가지 이야기가 있었다. 하나는 데이터 분석가로 취업하기 위한 역량이었고, 다른 하나는 어떤 데이터 분석가가 되고 싶은가에 대한 이야기를 들을 수 있었다. 데이터 분석가로 취업을 꿈꾸는 사람들이 많이 질문하는 “데이터 분석가로 취업하기 위한 역량”, “어떤 것에 우선순위를 두고 취업을 준비해나가야하는지” 등..