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[SQL] 데이터 조회(목차) 1. SELECT 문의 기본 구문 https://haseulx-x.tistory.com/24 2. 조건에 맞는 데이터 조회하기 https://haseulx-x.tistory.com/25 3. 데이터 정렬하기 https://haseulx-x.tistory.com/26 2021. 10. 11.
[SQL] 데이터 삭제(DELETE 문) DELETE 구문 delete [from] 테이블 명 where 조건 12delete from emp03 where emp_id = 4;cs - delete 다음에 데이터를 삭제할 대상 테이블 명을 명시하고 해당 테이블에서 어떤 데이터를 지울 것인지 where 절에 명시한다. - where 절을 생략하면 테이블에 있는 모든 데이터를 삭제하는 것이다. - 테이블명 앞에 from 구문은 생략 가능하다. 2021. 10. 11.
[SQL] 데이터 입력(INSERT 문) 1. INSERT 구문 1 insert into 테이블명 ( column1, column2, column3, ... ) values (값1, 값2, ...) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 insert into emp03 (emp_id, emp_name, gender, age, hire_date) values(1, '짱구', '남성', 5, '2018-01-01'); insert into emp03 (emp_id, emp_name, gender, age, hire_date) values (2, '유리', '여성', 5, '2018-01-01'); insert into emp03 (emp_id, emp_name, gender, age, hire_date) values (3, '철수', '여성',.. 2021. 10. 11.
[SQL] 데이터 입력과 삭제(목차) 1. 데이터 입력(INSERT 문) https://haseulx-x.tistory.com/21 2. 데이터 삭제(DELETE 문) https://haseulx-x.tistory.com/22 2021. 10. 11.
[R] 방대한 데이터 요약 * 실습에서 사용한 avocado 데이터. * 아래의 실습은 Colab에서 진행하였습니다. 1. 그룹 단위 통계 - 실습) 총 판매량과 평균 가격 속성을 지역, 연도, 유기농 재배 여부를 기준으로 구분하여 요약 2. 데이터 정렬과 검색 - 실습) 총 판매량을 기준으로 판매량 순위와 최댓값을 기록한 연도와 지역 알아보기 (arrange 함수 사용) 3. Date형 데이터의 활용 Date형 - 1개월은 31일, 1년은 12개월로 구성되어있다. - 일반 숫자형처럼 처리할 경우 데이터 간의 간격이 일정하지 않아서 시각화나 모델링 단계에서 잘못 적용될 수 있다. - 실습) avocado 판매 정보를 월별 평균으로 요약해보기 2021. 10. 11.
[기초통계학] 확률변수에서 평균과 분산(표준편차)의 성질 1. 확률변수 평균의 성질 a가 상수, X와 Y가 확률변수일 때 다음이 성립한다. 2. 확률변수 분산(표준편차)의 성질 a가 상수, X와 Y가 확률변수일 때 다음이 성립한다. 2021. 10. 11.
[기초통계학] 확률변수의 분산과 표준편차 1. 확률변수의 분산 - 기대값으로부터 벗어나는 정도 - 확률변수와 기대값의 차이를 구한 후 제곱하고, 해당 사건의 확률을 곱한 후 모두 더해주면 된다. 2. 확률변수의 표준편차 - 분산에 제곱근을 취한 값이다. - 분산과 마찬가지로 평균과의 차이를 나타낸다. - 표준편차를 확인하는 이유는 분산이 측정치와 평균 간 차의 제곱을 모두 더 한 값이라 평균과 상당한 차이가 나기 때문이다. 2021. 10. 11.
[기초통계학] 확률변수의 평균 기대값 (확률변수의 평균) - 사건에서 발생하는 해당 값과 그 사건이 발생할 확률을 곱해서 모두 더한 값. - 예시) 주사위를 던졌을 때의 기대값 2021. 10. 10.
[기초통계학] 확률변수와 확률함수 1. 확률변수 - 실험 결과(사건)에 실수값을 대응시키고 그 값에 확률을 부여한 것. - 실수값은 여러 개가 될 수 있으므로 확률변수 X로 표현. 2. 이산 확률변수 - 독립적으로 발생하는 사건에 대한 확률변수. - ex. 동전 던지기, 주사위 던지기, 윷놀이 - 셀 수 있는 특정한 값들로 구성되거나 일정한 범위로 나타난다. 3. 연속 확률변수 - 발생하는 각 사건을 단일한 독립사건으로 구분하기에는 경우의 수가 너무 많아 범위로 표현되는 확률변수. - ex. 시간, 온도, 길이 - 연속형이거나 무한한 경우와 같이 셀 수 없다. 4. 확률함수 - 확률 P를 가진 어떤 사건이 n회 시행 중에서 x회 나타날 때, 확률변수 x와 이에 대응되는 P(x)의 관계를 나타낸 함수. - 표본의 개수가 많아야 사용할 수 .. 2021. 10. 10.

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