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[데이터 뉴스] - 메뉴 코드 통합 안돼 배달 주문 빅데이터 활용 못하는 배민

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/01/38803/ [재계톡톡] 메뉴 코드 통합 안돼 배달 주문 빅데이터 활용 못하는 배민 배달앱 1위 배달의민족을 운영하는 우아한형제들이 국내 최대 배달 주문 빅데이터를 갖고 있지만 전사적자원관리(ERP) 시스템 미비로 이를 제대로 활용 못하고 있다. 배달의민족은 배달앱 1위답� www.mk.co.kr 해당 기사를 읽어보면 배달의 민족은 국내 최대의 배달 주문 데이터를 가지고 있지만 ERP 시스템의 미비로 인해 데이터가 통합적으로 관리 되지 않아 배달앱 1위에 걸맞은 음식 주문내역 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있다고 설명하고 있다. 분명 음식 주문내역 데이터를 활용한다면 요식업 관련 창업, 마케팅을 컨설팅하는데 매우 훌륭..

  • format_list_bulleted 빅데이터
  • · 2020. 8. 28.
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[Python] - 공공 API 데이터 호출하고 엑셀파일로 만들기

공공 API 활용하기¶ 활용신청한 API : https://www.data.go.kr/iim/api/selectAPIAcountView.do 2020년 3월~8월 10일 코로나 환자 데이터 필요한 라이브러리 import In [5]: # import library import requests, xmltodict, json import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt URL 작성 및 요청 In [7]: url = 'http://openapi.data.go.kr/openapi/service/rest/Covid19/getCovid19SidoInfStateJson?serviceKey=YNeaX1XgA%2BRIzGp1lEkTr00t..

  • format_list_bulleted Python +머신러닝
  • · 2020. 8. 27.
  • textsms

[Python] - Numpy 기초정리 2

Numpy Basic 2¶ zeros & ones In [83]: import numpy as np zeros % ones In [84]: zeros = np.zeros([3,3]) zeros Out[84]: array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) In [85]: ones = np.ones([10]) ones Out[85]: array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]) In [86]: ones2 = np.ones([10,5]) ones2 Out[86]: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1..

  • format_list_bulleted Python +머신러닝
  • · 2020. 8. 27.
  • textsms

[Python] - Numpy 기초 정리 1

Numpy Basic¶ Numerical Python의 줄임말인데 이는 C언어로 구현된 파이썬 라이브러리로써 고성능의 수치계산을 위해 제작되었다. Numpy는 벡터 및 행렬 연산에 있어서 매우 편리한 기능을 제공한다. 또한 이는 데이터분석을 할 때 사용되는 라이브러리인 pandas와 matplotlib의 기반으로 사용된다. In [65]: import numpy as np In [66]: arr = np.array([[1,2,3], [1,2,3]]) numpy에서는 기본적으로 array라는 단위로 데이터를 관리한다. array는 말 그대로 행렬 개념이며 위와 같이 Array를 선언 할 수 있다. 또한 아래 처럼 array을 선언할 때 데이터 타입을 설정해 줄 수 있다. In [67]: arr2 = np...

  • format_list_bulleted Python +머신러닝
  • · 2020. 8. 27.
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[SQL] - SQL 서브쿼리 정리(단일행 서브쿼리, 다중행 서브쿼리)

[SQL] - SQL 서브쿼리 정리(단일행 서브쿼리, 다중행 서브쿼리)

# 서브쿼리(sub query) : select 안에 select가 존재, 서브쿼리의 결과는 무조건 1줄이 와야하며 1줄 이상이 올 경우 다중행 서브쿼리로서 in, any, all 등을 사용하게 된다. 1. 단일행 서브쿼리 예제1. 직원 중 이순철 보다 급여가 많은 직원을 출력하라 SELECT * FROM emp WHERE salary > (SELECT salary FROM emp WHERE ename='이순철') 예제2. 연봉이 제일많은 직원을 출력하라 SELECT * FROM emp WHERE salary = (SELECT MAX(salary) FROM emp) 예제3. 사원의 평균급여보다 급여가 작은 사람의 이름과 급여를 출력, 단 사원이 매달 바뀌어도 정상적으로 출력되도록 하라 SELECT ena..

  • format_list_bulleted DB + SQL
  • · 2020. 8. 25.
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[SQL] - SQL Join 정리

[SQL] - SQL Join 정리

1. Cross Join : 무식하게 다 1:1로 매핑한거라 잘안씀SELECT * FROM emp, dept;emp 테이블의 컬럼이 14, dept 테이블의 컬럼이 5 > 14*5=70개의 row가 출력됨SELECT * FROM EMP JOIN DEPT 이 구문과 동일하다 2. Equi Join(등가조인) : 두개의 테이블을 같은 키를 조건으로 사용하여 조인SELECT * FROM emp, dept WHERE emp.deptno = dept.deptno 3. Non-Equi Join (비등가조인) : 등가조인이 아닌 조인예제1. 포인트 상품으로 외장하드를 받을 수 있는 회원의 이름, 포인트 출력하라SELECT g.name, g.point FROM guest AS g JOIN pointitem AS..

  • format_list_bulleted DB + SQL
  • · 2020. 8. 25.
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[SQL] - SQL 그룹집계 함수

[SQL] - SQL 그룹집계 함수

SQL에서 지원하는 집계함수는 COUNT(빈도), SUM(합), AVG(평균), MIN(최소값), MAX(최대값), VARIANCE(분산), STDDEV(표준편차)가 존재한다. 1. COUNT() 예제1. 교수들은 몇명인가? SELECT COUNT(*), COUNT(bonus) FROM professor; 예제2. 컴퓨터공학과 학생수를 구하여라 SELECT NAME, COUNT(*) FROM student WHERE student.major1=101; 집계합수가 들어가는 순간 그룹핑이 되어 다른 변수를 출력하라고해도 가장 첫번째 ROW만 출력하게된다. 2.SUM() 예제2. 교수 급여합계를 구하라 SELECT SUM(salary*12+bonus), SUM(salary*12+IFNULL(bonus,0)) ..

  • format_list_bulleted DB + SQL
  • · 2020. 8. 24.
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[SQL] - SQL IF문, 중첩 IF문, CASE 문

[SQL] - SQL IF문, 중첩 IF문, CASE 문

- if구문 용법 if(조건, '참일때 값','거짓일때 값') - 예시 : 1학년이면 신입생 그렇지 않으면 재학생이라고 출력하라 SELECT NAME, grade, if(grade=1,'신입생','재학생') FROM student; #if문도 컬럼취급 - 중첩 if문 : if안에 if문을 작성하여 여러조건에 맞게 출력 - grade 1:1학년, 2:2학년, 3:3학년, 4:4학년으로 출력하라 SELECT NAME, grade, if(grade=1,'1학년',if(grade=2,'2학년',if(grade=3,'3학년','4학년'))) FROM student; - CASE 문으로 출력하기 : END를 빼먹지 않도록 주의 SELECT NAME AS 이름, grade AS 학년, case grade when 1..

  • format_list_bulleted DB + SQL
  • · 2020. 8. 24.
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