ㅅㅇ

주유소 가격 데이터 분석 및 시각화 ( pandas, matplotlib, seaborn, numpy 실습 ) 2019년 주유소들의 일자별 가격 데이터 https://www.opinet.co.kr/user/opdown/opDownload.do 싼 주유소 찾기 Opinet 유가내려받기 사업자 정보 및 유가 정보 일반 면세 www.opinet.co.kr 분석 내용 https://github.com/cso6005/Big-Date-Camp/blob/master/%EC%8B%A4%EC%8A%B5%20%EB%B0%8F%20%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8/01%20%EC%A3%BC%EC%9C%A0%EC%86%8C%EA%B0%80%EA%B2%A9%20%EB%8D%B0%EC%9D%B4%..

스터디 실습 과제 # 1 (pandas, matplotlib, seaborn, numpy) 6 / 20 (월) - 기상청데이터 분석 및 시각화 실습 https://github.com/cso6005/Big-Date-Camp/blob/master/%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94%20%EA%B3%BC%EC%A0%9C/%EA%B8%B0%EC%83%81%EC%B2%AD%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%EB%B6%84%EC%84%9D%20%EB%B0%8F%20%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94%20%EC%8B%A4%EC%8A%B5.ipynb GitHub - cso6005/Big-Date-Camp Contribute to cso6005/Big-Date-Camp d..

지금까지 캠프에서 배웠던 내용을 복습도 할 겸 구상부터 결과물까지 혼자 구현 해보고 싶어서 간단한 실습을 해보기로 했다. 지금까지 내가 방문했던 음식점에 대한 데이터가 담긴 DB 생성, 데이터 분석을 진행할 것이다. 일단, 데이터 처리에서 내가 지금 배웠던 내용으로 할 수 있는 것은 크게 세가지이다. 첫째, MySQL 내에서 데이터 처리 둘째, Pymysql 로 db 불러올 때 원하는 데이터 추출 셋째, 일단 Pymysql로 싹 다 불러와서 판다스로 데이터 처리 해주기. 일단, 오늘 실습은 지금까지 배웠던 내용에 대한 복습이 위주이기에 첫번째, 세번째 두 방법을 모두 해보았다. 전체적인 실습 계획이다. 다이어그램 구상 – 구글 draw DB 생성 – MySQL ERD 생성 – MySQL workbench..