나의 기록

부트캠프를 시작하고 처음으로 프로젝트를 수행했다. 그 후 느낀 KPT를 작성해보고자 한다. [Keep] - 현재 만족하고 있는 부분, 계속 이어갔으면 하는 부분 1. 이번 프로젝트를 수행하면서 코드를 작성하고, 데이터를 분석하는 데에 아직 익숙하지 않아 어려움이 있었다. 하지만 일단 끝까지 해결해내고자 노력하였다. 2. 모르는 함수가 있다면 직접 구글링을 하여 찾아봤고, GPT의 도움을 받아도 모르는 함수에 대해 짚고 넘어가자 노력하였다. 3. 그리고 데이터 분석과는 별개로 시간에 맞춰 PPT를 제작했다는 점? 물론 팀장님이 더 다듬기는 했지만 시간내에 끝냈다는 것에 만족한다.. [Problem] - 불편하다고 느끼는 부분, 개선이 필요하다고 생각되는 부분 1. 우선 위에서도 말했듯 아직 프로그램 활용이..

import pandas as pd sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail (1).csv',sep=',') print(type(sparta_data['access_date'][1])) format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f' sparta_data['access_date_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['access_date'], format=format) sparta_data.tail(5) #[날짜 컬럼].dt.day_name 으로 해당 날짜의 요일을 가져 올수 있어요! sparta_data['access_date_time_weekday'] = sparta_data['access_date_time'].dt...

#스파르타 [미션1] 가장 적절한 고객 관리 타이밍 구하기 1. 파일 불러오기 #파일 불러오기 import pandas as pd sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail (1).csv',sep=',') 2. 시간 데이터 전처리 해주기: access_date의 데이터 종류 확인 print(type(sparta_data['access_date'][1])) - type() 함수: 데이터의 종류 확인 가능 - access_date열에서 데이터 첫 번째 부분만 확인함. => 라고 나옴. access_date는 날짜 및 시간이 아닌 "문자열" 우리가 원하는 것은 데이터의 "시간" 형태이므로 전처리를 통해 시간 형태로 바꾸기 3. 문자형 데이터 시간의 데이터 형태..