Data Analysis

Data Analysis/Python
[파이썬] 람다 표현식(Lambda Expression)
람다 표현식 람다 표현식은 함수의 기능을 런타임에서 생성해서 사용할 수 있는 익명 함수입니다. 람다 표현식의 장점은, 1. 간결함 2. 메모리 절약 입니다. 보통 함수는 def 라는 키워드를 통해서 기능을 정의하고 여러 코드에서 해당 함수를 호출하여 사용합니다. 하지만, 람다 표현식은 한번 쓰고 버리는 일시적인 함수(이름없는 함수, 익명 함수)입니다. 함수를 간편하게 작성할 수 있어서 다른 함수의 인수를 넣을 때 주로 사용합니다. 또한, 한 번 쓰이고 다음 라인으로 넘어가면 힙(heap) 메모리 영역에서 제거되어 메모리 절약에 대한 장점이 있습니다. 하지만, 이러한 간결함으로 인해 지나치게 람다 표현식을 사용하게 되면 코드의 가독성을 떨어트리는 단점이 있습니다. 그렇기에 적시적소에 람다 표현식을 사용하는..
→2020.10.12
Data Analysis/R
[R] Rstudio 사용/설치하기 (Rstudio-server, R-base)
R 사용하는 방법 'R'을 사용하기 위해선 'R-Studio'를 사용하거나 'RStudio-Server'를 통해 웹브라우저로 접속하여 사용하는 방법이 있다. 또, 한가지 방법으로는 Jupyter_notebook에 'R' 커널을 연결한 뒤 사용하는 방법이다. 현재 나는 메인으로 Mac 컴퓨터를 사용하고 있다. Mac에서도 Rstudio를 사용할 수 있는데, 이때 컴파일을 위해 'Xcode'를 설치해야한다. 하지만 'Xcode' 자체가 용량이 상당하다는 단점이 있다. 그래서 나는, 1. Mac에 VMware를 사용하여 우분투를 설치 2. 우분투에 R-base, Rstudio-Server를 설치 3. 우분투에서 Rstudio-Server를 실행한 후 4. Mac의 Safari(웹)에서 Rstudio를 사용 이..
→2020.10.11
Data Analysis/통계
간략 통계 용어 정리
간략 통계 용어집 1) 데이터 : 수적자료 2) 대표값 : - 집단(데이터)를 구성하는 개체(=관측치)들의 "집중경향"(=중심경향)을 나타내는 통계적 수치 - 위치의 통계량이라고도 불림 - 대표적인 예: 산술평균, 중위수, 최빈값, 기하평균, 조화평균 3) 산포도(dispersion) - 모집단 or 표본에 속하는 객체(=관측치)들의 변이정도(=변동)을 나타내는 통계량 - 변동(변이정도): 관측치가 흩어진 정도 - 대표적인 통계량: 범위(range), 사분위수범위(IQR), 분산, 표준편차, 변이계수(CV), 비대칭도(=왜도, skewness), 첨도(kurtosis) 4) 분산 - 집단의 산포도를 나타내는 통계량 - 모분산의 불편추정량(= 편의가 없는 추정량이란 뜻) 5) 편차 - 집단의 산포도를 나타..
→2020.10.10
Data Analysis/Python
[파이썬] 파이썬 역사와 파이썬 다움이란.
그래서, 파이썬이 뭔가요? 1989년 12월 네덜란드 컴퓨터 과학자 귀도 반 로섬은 여러 프로그래밍 언어들의 한계로 인해 괴로워 하다 크리스마스 프로젝트로 새로운 언어를 직접 만들어보기로 결심했다. ​ 그가 생각한 언어의 원칙은 간단했다. ​ 1. 읽기 쉬워야한다. 중괄호 보다는 깔끔한 인덴트 처리 2. 사용자가 원하는 모듈 패키지를 만들 수 있어야 하고, 다른 프로그램에서도 이를 사용할 수 이어야 한다. 3. 약간 독특하고 신비한 이름을 갖고 이어야한다. ​ 이 세가지는 파이썬을 만들때 핵심 규칙으로 30년이 지난 지금 발전하여 여러 행태로 우리가 사용하고 있다. 예로 2번 같은 경우 지금 우리가 모듈 관리를 위해 사용하는 PIP 명령어로 발전하여 보다 쉽게 모듈을 관리할 수 있게 도와주고 있다. ​ ..
→2020.10.10

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