하미's 블로그

O2O 서비스에서 “방문 수를 늘리자”는 건 늘 나오는 목표입니다.근데 진짜 문제는 그 다음이에요.“무엇을 바꿔야 방문이 늘어날까?”“변화를 어떻게 실험하고 측정하지?”이럴 때 필요한 게 바로 A/B 테스트입니다.그런데 온라인 서비스와 달리,오프라인 방문이라는 결과는 변수가 너무 많고, 실험 설계가 까다롭습니다.💡 오프라인 행동을 실험하려면 뭘 고민해야 할까?1. 실험 단위는 '사람'이 아니라 '행동 패턴'온라인 A/B 테스트는 대개 유저 단위로 나눕니다.하지만 오프라인 방문을 실험하려면타겟을 세그먼트 단위로 나누는 것이 더 현실적입니다.예를 들어:최근 2주간 앱은 썼지만 매장 방문은 안 한 고객찜은 해놨지만 예약은 안 한 고객특정 지역(예: 강남구) 내 위치기반 유저→ 이렇게 행동 기준으로 나눈 그룹..

어떤 날은 아무 일도 없었는데괜히 울컥할 때가 있어요.누가 상처 준 것도 아니고큰일이 있었던 것도 아닌데,마음이 축 늘어져서그냥 다 내려놓고 싶을 때.그럴 땐 누구를 만나기도,어떤 말을 듣기도 부담스럽죠.그저 조용한 무언가가 필요해요.말 대신 감정을 알아봐 주는소리 같은 거요.🎧 음악이 내 감정을 먼저 알아봐주는 순간저는 그럴 때불교 명상 음악을 틀어둡니다.관세음보살, 나무아미타불,조용한 반복 속에서 어느 순간내 감정도 따라 천천히 가라앉기 시작해요.슬픔은 멜로디에 실려 나가고억울함은 파동 속에서 녹고공허함은 염불 사이에 스며들어요딱히 위로받겠다는 마음도 없었는데조용히 흘러가는 소리 덕분에감정이 정리되고 나를 다잡을 힘이 생기더라고요.🪷 자비의 주파수는 특별합니다불교 음악의 가장 큰 특징은 ‘자비’예..

살다 보면, 늘 똑같을 줄 알았던 것이 달라지는 순간을 맞이하게 됩니다.건강하던 몸이 어느 날 약해지고, 가까웠던 사람이 멀어지고,정들었던 집도, 익숙했던 계절도 서서히 바뀌어 갑니다.그럴 때 우리는 말하죠.“세상에 영원한 건 없구나.”이 말 속에는 불교의 핵심 가르침, 바로 '무상(無常)'이 담겨 있습니다.🌾 1. 무상은 ‘모든 것은 변한다’는 진실입니다불교에서 말하는 무상이란,이 세상의 모든 것은 끊임없이 변하고,변하지 않는 것은 없다는 가르침입니다.사람의 몸도, 마음도, 생각도,심지어 지금 내 옆에 있는 사람도,시간이 지나면 바뀌지 않는 것이 없다는 것입니다.봄에 피었던 꽃이 여름에 시들고,사랑했던 감정이 서서히 흐려지고,슬픔도 끝나고, 기쁨도 지나갑니다.이 모든 변화를 인정하는 것이 바로 무상이..

요즘은 어떤 비즈니스를 하든가장 먼저 묻는 질문이 하나 있습니다.“유저가 뭘 하고 있는지 알 수 있어요?”특히 O2O(Online to Offline) 서비스에서는이 질문이 곧 전체 전략의 출발점입니다.왜냐하면, 우리의 고객은온라인에서 움직이다가 결국 오프라인에서 행동하기 때문이죠.그 흐름을 이해하려면,‘무엇을 측정할 것인지’, 즉 로그 설계부터 잘해야 합니다.🧭 왜 로그 설계가 중요한가?데이터 분석에서 로그란,사용자가 앱이나 웹에서 행동한 흔적입니다.예를 들어상품을 클릭했는지찜했는지매장 위치를 확인했는지방문 후 결제를 했는지이런 것들이 모두 로그로 남습니다.하지만!그냥 모든 걸 다 기록한다고 해서 분석이 쉬워지는 건 아닙니다.“분석 가능한 형태”로 “의미 있는 행동만” 담아야나중에 퍼널 분석, 리텐션..

아침, 어떻게 시작하고 계세요?눈 비비며 알람 끄고,휴대폰 뉴스 보다가정신도 들기 전에 출근 준비…이게 너무 익숙하죠.그런데 그런 아침은 하루 종일뭔가 쫓기듯 흘러가더라고요.이미 아침부터 마음이 바쁘니까작은 실수에도 예민해지고괜히 하루가 지치는 느낌이에요.☀️ 아침에 듣는 음악, 생각보다 중요합니다어느 날부터였어요.출근 준비할 때 이어폰으로 조용한 명상 음악을 틀기 시작했거든요.딱히 거창한 이유는 없었고, 그냥 시끄러운 게 싫었어요.그런데 그 음악을 듣기 시작하면서아침이 조금 다르게 느껴졌습니다.숨을 더 깊이 쉬게 되고아무도 말 안 했는데 마음이 가라앉고엘리베이터를 기다리는 시간마저 여유로워지더라고요이게 하루의 전체 기운을 바꿔주는 걸몸으로 느끼게 됐어요.🎵 행운 음악을 아침 루틴에 더해보세요‘행운 음..

우리는 살아가며 수많은 사람을 만나고, 또 헤어집니다.어떤 인연은 깊게 남고, 어떤 인연은 스쳐 지나가죠.그 만남과 헤어짐 속에서 우리는 늘 묻곤 합니다.“왜 그 사람이었을까?”, “왜 이렇게 끝나야 했을까?”불교는 인연을 어떻게 설명할까요? 그리고 집착은 왜 괴로움이 되는 걸까요?🌌 1. 인연(因緣)은 스스로 만들어지는 것이 아니다불교에서 인연은 단순한 우연이 아닙니다.‘인(因)’과 ‘연(緣)’이 만나 결과가 생긴다고 말합니다.‘인’은 원인이 되는 씨앗,‘연’은 그것을 자라게 하는 조건입니다.즉, 어떤 만남이나 사건도 그 자체로 발생하는 게 아니라,과거의 원인과 현재의 조건이 어우러져 생겨난다는 것이죠.그래서 지금 내 곁에 있는 사람,지금 내가 겪는 일 역시도 전생이나 과거의 인연이 만들어낸 하나의 ..

요즘은 커피 한 잔도 앱으로 고르고,리뷰 보고 결정하는 시대죠.하지만 아무리 앱이 편해도,결국 사람들은 매장에서 마시는 커피 한 잔의 분위기를 원합니다.그 따뜻한 향, 음악, 조용한 창가 자리.결국 브랜드는 고객을 오프라인으로 이끌어야 합니다.그렇다면 어떻게 하면 고객을 온라인에서 오프라인 매장으로 자연스럽게 이끌 수 있을까요?📲 카페 O2O 마케팅, 이렇게 흘러갑니다1. 관심 포착 – 앱 행동 데이터 기반 타겟팅예:고객 A가 평소 라떼 종류만 찜해놓고특정 브랜드의 신메뉴 페이지를 3번 넘게 조회했다면?→ 앱에서 “지금 OO매장 방문 시, 한정판 라떼 무료 업그레이드!” 푸시 발송→ 방문 의사 유도 + 신제품 체험 유도2. 지리적 연계 – 위치 기반 리마인드 마케팅예:고객 B는 회사 근처에 OO브랜드 ..

"이 노래를 들으면 돈이 들어온대요."몇 년 전, 친구가 무심코 보낸 유튜브 영상 하나.제목이 그랬습니다.‘재물운이 들어오는 음악’, ‘돈복 터지는 불교 주파수’ 같은 말들.처음엔 그냥 피식 웃고 넘겼어요.솔직히, 음악 하나 들었다고 통장이 두둑해질 리 없잖아요.근데 이상하게도,그 이후로 저는 종종 그 음악을 틀어놓게 되더라고요.아침에 일어나서, 일할 때, 샤워하면서, 잘 때도.그저 조용히 흘러가는 멜로디였는데그걸 들을 땐 마음이 조금 차분해지고,이상하게도 쓸데없는 소비를 덜 하게 되더라고요.🎵 그냥 음악인데, 뭔가 달랐다재물운 음악이라고 해도'지금 돈이 들어옵니다!' 이런 현란한 멘트가 나오는 것도 아니고,그저 관세음보살, 나무아미타불,낮은 주파수의 조용한 선율이 반복될 뿐인데그게 묘하게 사람 마음을..

“그냥 아무것도 하기 싫어요.”“몸은 멀쩡한데, 마음이 자꾸 무너져요.”아무리 의지로 이겨내려 해도,마음이 먼저 가라앉는 날이 있습니다.우울감은 누구에게나 찾아올 수 있어요.그리고 불교는 그런 마음에도 조용히 손을 내밀어 줍니다.🌾 1. 우울함을 이기려 하지 마세요불교에서는 감정에 저항하는 대신,그 감정을 ‘있는 그대로 바라보는’ 자세를 권합니다.지금 내가 슬프고 무기력한 건,어떤 일이 잘못된 게 아니라 그냥 자연스러운 흐름일 수 있어요.억지로 이겨내려 하기보다,“지금 이런 마음이구나.” 하고 받아들이는 것이 회복의 첫걸음입니다.🧘‍♂️ 2. 명상은 마음에 숨 쉴 공간을 줘요불교 명상은 단순히 눈을 감고 앉아 있는 시간이 아닙니다.복잡한 생각과 감정 사이에서 ‘잠깐 멈춤’을 만들어주는 연습이에요.매일..

온라인 시대가 열리면서사람들의 행동이 모두 ‘기록’되기 시작했습니다.어떤 페이지를 얼마나 오래 봤는지,무엇을 장바구니에 담고,어떤 순간에 앱을 닫는지까지.이런 데이터를 바탕으로우리는 고객의 ‘생각’과 ‘결정’을 추적할 수 있게 되었죠.그리고 이 데이터가 오프라인 행동과 만나면,완전히 새로운 기회가 생깁니다.바로 O2O 마케팅입니다.💡 O2O 마케팅이란?O2O 마케팅이란,온라인 데이터 기반 분석을 통해 고객의 오프라인 행동을 유도하고 관리하는 전략을 말합니다.예를 들어 이런 것들이죠:고객이 웹에서 본 상품 → 오프라인 매장 방문 유도 알림예약 앱에서 본 시술 → 3일 뒤 리마인드 메시지 발송오프라인 매장에서 스캔한 쿠폰 → 앱으로 재방문 유도앱에서 고른 제품 → 근처 매장 재고 확인 → 픽업 서비스 제공..

“음악만 들어도 운이 좋아진다고요?”처음 들으면 솔직히 믿기 어려운 말입니다.하지만 최근 몇 년 사이, 유튜브나 SNS에서 ‘행운을 부르는 음악’, ‘재물운이 상승하는 주파수’ 같은 키워드가 점점 자주 보이기 시작했습니다.어떤 사람은 그걸 들으며 로또에 당첨됐다고 하고,어떤 사람은 승진 발표 전날 밤에 반복해서 들었다고 하죠.이런 이야기들, 단순히 우연일까요?아니면 진짜 음악 속에 행운을 끌어당기는 무언가가 숨어 있을까요?🧠 과학과 심리로 풀어보는 ‘행운 음악’행운 음악이 작동하는 방식은 이렇게 정리해볼 수 있습니다:소리는 감정을 조절한다특정 주파수(예: 528Hz)는 인간의 감정에 영향을 주고, 뇌파를 안정시켜줍니다.이는 단순한 기분 전환을 넘어, 사고 방식과 태도를 바꾸는 데까지 연결됩니다.긍정적인..

불교 음악을 듣는다는 건단순히 종교적인 행위가 아닐지도 모릅니다.그건 때로는 마음의 병을 어루만지는 일이 되고,때로는 아무 말 없이 위로받는 시간이 되기도 하니까요.눈을 감고 가만히 귀를 기울이면가사보다도 먼저 다가오는 건그 음악이 품은 ‘기도하는 마음’입니다.🎶 불교 음악이 주는 다섯 가지 선물마음의 번뇌를 가라앉혀 줍니다불교 음악은 빠르지도, 시끄럽지도 않습니다.관세음보살, 나무아미타불, 천수경, 반야심경 같은 염송은단조롭지만 강한 울림으로 마음의 파도를 잔잔하게 만듭니다.자비와 연민의 마음을 키워줍니다부처님의 말씀과 염불은 타인을 향한 자비와나 자신을 향한 연민을 일깨우는 힘을 지니고 있습니다.내면을 돌아보게 합니다화려한 선율 대신 절제된 리듬과 반복적인 염송은외부의 자극이 아닌 내면의 흐름에 집..

“그냥 좀 내려놓고 싶다…”“잡생각이 너무 많아 괴로워요.”이런 말, 한 번쯤 해보신 적 있지 않나요?살다 보면 머릿속이 복잡할 때가 많습니다.미련, 집착, 걱정… 자꾸만 머무는 생각들이 우리를 힘들게 하죠.불교는 이럴 때 어떻게 하라고 할까요?그 핵심은 바로 ‘마음을 비우는 연습’입니다.🧘‍♀️ 1. 비운다는 건 아무것도 안 남기는 게 아니에요흔히 마음을 비운다 하면,‘모든 걸 포기하고 무감각해지는 것’처럼 느껴질 수 있어요.하지만 불교에서 말하는 비움은 ‘내려놓음’에 더 가까워요.미련이나 욕심, 나라는 고집을 놓는 거죠.그렇다고 무기력해지라는 말은 아닙니다.오히려 마음을 비울수록 더 맑고 유연해집니다.비워야 새 물이 담기듯, 욕심을 내려놓을수록지혜와 평화가 들어올 공간이 생기는 거예요.🍂 2. 생..

요즘엔 뭘 하든 ‘앱부터 켜는’ 시대죠.음식 주문도, 옷 사는 것도, 병원 예약도.하지만 결국 우리가 원하는 건 ‘오프라인’에서의 경험이에요.앱으로 치킨을 시켜도,배달이 문 앞에 와야 진짜 ‘치킨을 먹는 경험’이 완성되죠.이처럼 온라인에서 시작해 오프라인으로 연결되는 흐름,바로 이것이 O2O(Online to Offline) 서비스입니다.🛒 O2O는 어디에나 있습니다사실 우리는 O2O 서비스를 매일 쓰고 있어요.배달앱: 주문은 온라인, 식사는 오프라인카카오T, 우버: 호출은 앱에서, 이동은 현실 공간왁싱샵·뷰티 예약 앱: 스케줄은 온라인, 시술은 오프라인오늘의집, 무신사 오프라인 스토어: 상품 탐색은 온라인, 체험은 매장에서당근마켓 번개장터: 대화는 온라인, 거래는 동네에서우리가 체감하든 못하든,온라인..

"왜 이렇게 별일 아닌데 화가 날까?""괜히 말 한 마디에 욱하고 말았네…"하루에도 몇 번씩 스치는 감정, 그중에서도 가장 다루기 어려운 게 아마 ‘화’일 겁니다.마음속에서 번져가는 이 뜨거운 감정, 불교에서는 어떻게 바라보고 있을까요?🌿 1. 분노는 마음을 해치는 독이에요불교에서는 화를 '삼독' 중 하나로 봅니다.탐(욕심), 진(화), 치(어리석음), 이 세 가지가 마음을 어지럽히는 독이라 여겼죠.그중에서도 ‘진’, 즉 분노는 내 안에서 나를 먼저 다치게 해요.화를 내는 순간, 몸은 긴장하고, 마음은 무너지고, 관계는 멀어지게 되죠.상대를 벌주려던 불꽃이, 오히려 나를 태우는 셈이에요.🍃 2. 화가 올라올 땐, 잠깐 멈춰보세요불교에서는 ‘멈춤’의 지혜를 굉장히 중요하게 생각합니다.화를 다스리려면 가..

바쁜 일상 속, 마음의 소음은 점점 커져만 갑니다.매일 쏟아지는 정보, 불안한 뉴스, 멈추지 않는 걱정 속에서진정한 평온과 행운은 어떻게 찾아올 수 있을까요?답은 ‘소리’에 있습니다.그 중에서도 불교 명상 음악과 주파수 힐링은 최근 전 세계적으로 주목받고 있는 에너지 정화 방법 중 하나입니다.🧘 불교 명상 음악이 주는 특별한 효과불교에서 사용되는 음악은 단순한 배경음이 아닙니다.염불, 천수경, 반야심경, 관세음보살 기도문 등은 고유의 파장과 주파수를 지니고 있어, 듣는 것만으로도 뇌파를 안정시키고 심신을 맑게 합니다.특히 다음과 같은 효과가 있다고 알려져 있습니다:머릿속 잡념 제거 및 마음의 집중 유도부정적인 감정 해소복과 행운을 끌어들이는 에너지 활성화수면 질 개선 및 아침 루틴 안정화🌟 왜 '행운..

매년 5월 8일이 되면문득 부모님 얼굴이 떠오릅니다.전화 한 통, 꽃 한 송이로는 부족한 마음이지만그래도 그 마음마저 전하지 않으면내내 마음 한구석이 무거워지곤 하죠.어릴 땐 늘 곁에 계실 줄 알았던 부모님.이젠 내가 먼저 건강을 걱정하고,밥은 잘 드시냐 묻게 되고,문득문득 부모님의 노고가 가슴에 사무치는 날들입니다.💌 마음을 전하는 방법어버이날 선물은 꼭 값비싼 것이 아니어도 됩니다.진심이 담긴 손편지 한 장, 함께 걷는 산책길,조용히 손을 잡고 듣는 음악 한 곡.그 무엇이든 마음이 닿는 방식이면 충분합니다.혹시 오늘,부모님과 나란히 앉아 들을 음악을 찾고 계신가요?🎶 조용히 마음을 전하는 음악‘행운 주파수’에서는관세음보살과 나무아미타불,천수경, 반야심경 등불교 전통에서 전해오는 자비와 평안의 소리..

NRU: 신규 가입자의 의미와 유형 정리통신, IT 서비스, 구독 기반 플랫폼 등에서 자주 등장하는 지표 중 하나가 NRU입니다. NRU는 Newly Registered Users, 즉 신규 가입자 수를 뜻하며, 비즈니스 성장의 핵심 지표로 널리 사용됩니다. 이번 글에서는 NRU의 의미, 중요성, 그리고 Organic NRU와 Inorganic NRU의 차이에 대해 알아보겠습니다.NRU(Newly Registered Users)란?NRU는 일정 기간 동안 새롭게 가입한 사용자 수를 나타냅니다. 이는 단순한 숫자 이상의 의미를 가지며, 플랫폼이나 서비스의 성장률, 마케팅 효과, 사용자 유입 경로 등을 분석하는 데 핵심적인 역할을 합니다.NRU는 특히 다음과 같은 경우 유의미한 지표입니다:신규 유저 확보 캠..

분류 모델과 달리 회귀 모델은 연속적인 값을 예측하기 때문에, 그 성능을 평가할 때는 다른 지표를 사용합니다. 이번 글에서는 회귀 문제에서 가장 자주 사용되는 평가 지표인 MAE, MSE, RMSE, R² (결정 계수)에 대해 설명합니다.1. MAE (Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)정의: 실제값과 예측값 사이의 절대 오차의 평균공식:MAE = (1/n) * Σ |yᵢ - ŷᵢ|특징:직관적이고 해석이 쉬움이상치에 덜 민감함단위가 원래 데이터와 동일함2. MSE (Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)정의: 오차를 제곱한 값의 평균공식:MSE = (1/n) * Σ (yᵢ - ŷᵢ)²특징:큰 오차에 더 큰 패널티 부여 (이상치에 민감)미분 가능해 수학적으로 다루기 쉬움3...

혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 보다 직관적이고 상세하게 분석할 수 있는 도구입니다. 모델의 예측 결과를 실제 정답과 비교하여 4가지 요소로 구분함으로써, 정밀도(Precision), 재현율(Recall), 정확도(Accuracy) 등의 지표 계산의 기반이 됩니다.혼동 행렬이란?이진 분류(Binary Classification) 문제에서 혼동 행렬은 다음과 같이 구성됩니다:실제 \ 예측 Positive (1) Negative (0)Positive (1)TP (True Positive)FN (False Negative)Negative (0)FP (False Positive)TN (True Negative)각 요소의 의미:TP (참긍정): 실제도 Positive, 예측도 PositiveTN (참부정): 실제..

머신러닝 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요합니다. 특히 분류 문제에서는 단순한 **정확도(Accuracy)**만으로는 충분하지 않기 때문에, 다양한 지표를 함께 고려해야 합니다. 이 글에서는 대표적인 분류 모델 평가 지표 4가지를 설명합니다.1. 정확도 (Accuracy)정의: 전체 데이터 중에서 모델이 정답을 맞춘 비율공식:Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)TP: True PositiveTN: True NegativeFP: False PositiveFN: False Negative장점: 직관적이고 이해하기 쉬움단점: 클래스 불균형 데이터에서는 왜곡된 결과를 줄 수 있음2. 정밀도 (Precision)정의: 모델이 Positive라고 예측한 것 중에서 실제로..

머신러닝과 딥러닝은 인공지능(AI) 기술의 핵심 축을 이루는 개념입니다. 비슷하게 들리지만, 구조와 학습 방식, 적용 분야에서 큰 차이를 보입니다. 이 글에서는 두 개념을 명확히 구분하고, 어떤 상황에서 각각이 적합한지 알아보겠습니다.머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측하거나 분류하는 알고리즘입니다. 사람이 직접 규칙을 코딩하지 않아도, 데이터 기반으로 모델이 스스로 규칙을 발견합니다.대표 알고리즘:결정 트리(Decision Tree)SVMKNNNaive BayesRandom Forest 등특징:적은 양의 데이터로도 학습 가능피처(Feature) 추출이 필요 (수작업 설계)비교적 빠르게 학습됨딥러닝(Deep Learning)이란?딥러닝은 머신러닝의 하위..

최근 오픈AI가 공개한 최신 AI 모델 ‘GPT o3’와 ‘GPT o4 미니’는 전보다 한층 발전된 성능을 자랑합니다. 특히 시각 정보를 추론 과정에 통합할 수 있는 혁신적인 기능으로 주목을 받았죠. 하지만 아이러니하게도, 이들 모델에서 ‘환각(hallucination)’ 현상은 더 심각해졌다는 평가가 나왔습니다.🤖 환각이란 무엇인가?AI에서 말하는 환각이란, 실제 존재하지 않는 정보나 사실을 AI가 그럴듯하게 만들어내는 오류를 의미합니다. 예를 들어, 존재하지 않는 논문을 진짜처럼 인용하거나, 틀린 내용을 확신에 차서 설명하는 식입니다.이러한 환각은 특히 법률, 회계, 의료처럼 고정확도가 요구되는 분야에서 큰 문제가 됩니다. 단순 오류가 아니라, 사용자에게 잘못된 판단을 유도할 수 있는 정보를 제공하..

앙상블(Ensemble)은 여러 개의 모델을 결합하여 단일 모델보다 더 나은 예측 성능을 얻기 위한 방법론입니다. 대표적인 앙상블 기법으로는 Bagging과 Boosting이 있으며, 두 방법은 그 구조와 철학에서 차이를 보입니다.Bagging (Bootstrap Aggregating)설명: Bagging은 여러 개의 모델을 독립적으로 학습시키고, 그 결과를 평균 내거나 다수결 투표로 결합하는 방식입니다. 각 모델은 **서로 다른 무작위 샘플(부트스트랩 샘플)**로 학습됩니다.대표 알고리즘: Random Forest특징:각 모델은 병렬적으로 학습됨모델 간 상호작용 없음편향(Bias)은 줄이지 못하지만, 분산(Variance)을 줄여 안정적인 결과 도출장점:과적합 위험이 적음병렬 처리로 학습 속도가 빠름단..

SQL 고급 기능 중 하나인 윈도우 함수(Window Functions)는 집계 함수와 비슷하면서도 더 유연하게 데이터를 분석할 수 있도록 도와줍니다. 오늘은 이 윈도우 함수가 무엇인지, 어떻게 사용하는지, 실무에서 어떻게 유용하게 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.윈도우 함수란?윈도우 함수는 각 행을 기준으로 특정 범위(윈도우)를 정해서 집계 연산을 수행하는 함수입니다. 일반적인 집계 함수(SUM, AVG 등)는 그룹 단위로 하나의 결과만 반환하지만, 윈도우 함수는 모든 행에 결과를 유지하면서도 집계 기능을 제공합니다.기본 문법SELECT column1, function(column2) OVER (PARTITION BY column3 ORDER BY column4) AS aliasFRO..

머신러닝에는 다양한 알고리즘이 존재하며, 문제 유형이나 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 달라집니다. 이번 글에서는 기본적이면서도 널리 사용되는 대표적인 머신러닝 알고리즘 4가지를 소개합니다.1. 결정 트리(Decision Tree)설명: 결정 트리는 데이터를 분할하면서 예측값을 도출하는 트리 구조의 모델입니다. 조건문(if-else)을 따라가며 최종 예측값에 도달합니다.장점:이해와 해석이 쉬움범주형/수치형 데이터 모두에 사용 가능전처리 부담이 적음단점:과적합(Overfitting)이 발생하기 쉬움트리가 깊어지면 복잡해짐활용 예: 고객 이탈 예측, 의사결정 지원 시스템 등2. 서포트 벡터 머신(SVM)설명: SVM은 데이터를 분류하기 위한 최적의 경계(초평면)를 찾는 알고리즘입니다. 마진(margin..

SQL에서는 테이블을 만들 후에도 구조를 바꾸거나 규칙을 추가할 수 있습니다.그중 가장 자주 사용되는 기능이 바로 ALTER TABLE로 제약 조건(CONSTRAINT)을 추가하는 것이죠.오늘은 그중에서도 가장 많이 사용되는 두 가지 제약 조건인 FOREIGN KEY와 CHECK를 예제와 함께 쉽게 설명해드림니다!1️⃣ FOREIGN KEY – 두 테이블 간 연결 만들기 📋 FOREIGN KEY라는?FOREIGN KEY(외래 키)는 다른 테이블의 값을 참조하게 만들어주는 제약 조건이에요.쉽게 말하면, "이 값은 바로 저 테이블에 있어야 해!"라는 규칙입니다.🎯 예제: 학생(Student)과 학교(School)CREATE TABLE school ( id INT PRIMARY KEY, name VAR..

NULL 처리의 함정과 COALESCE, IS NULL 전략SQL을 다루다 보면 무심코 지나칠 수 있는 것이 바로 NULL입니다. 그러나 이 NULL이라는 존재는 예상치 못한 결과를 만들며 우리를 당황하게 할 수 있습니다. 오늘은 NULL 처리의 함정과 함께, 이를 다루는 대표적인 전략인 COALESCE, IS NULL에 대해 알아보겠습니다.왜 NULL 처리가 중요한가?NULL은 단순한 '빈 값'이 아닙니다. '값이 없음'을 의미하는 특수한 상태이기 때문에 일반적인 비교 연산이나 산술 연산이 불가능합니다.SELECT 1 + NULL; -- 결과는 NULLSELECT NULL = NULL; -- 결과는 FALSE가 아닌 UNKNOWN이처럼 NULL은 우리가 흔히 기대하는 동작과 다르게 반응하기 때문에,..

자기지도학습은 지도학습과 비지도학습의 중간 형태로, 라벨 없이도 스스로 학습을 위한 레이블(자기 레이블)을 생성하여 학습하는 방식입니다. 데이터의 일부를 숨기고, 그 숨겨진 부분을 예측하도록 하는 식으로 학습을 유도합니다.왜 자기지도학습이 중요한가?딥러닝의 성능을 높이기 위해서는 대규모 레이블 데이터가 필요한데, 이를 수작업으로 준비하는 데는 막대한 시간과 비용이 듭니다. 자기지도학습은 이런 문제를 해결하며 데이터의 잠재적 구조를 효과적으로 학습할 수 있는 방법으로 떠오르고 있습니다.자기지도학습의 핵심 원리입력 데이터의 일부를 변형하거나 마스킹변형된 데이터를 통해 원래 데이터를 예측하도록 학습예측 결과를 바탕으로 피처 표현을 고도화예시: 문장에서 단어 일부를 마스킹하고 이를 맞히는 방식 (ex. BERT..

부처님 오신 날, 그 의미와 유래연등 하나에 담긴 자비의 마음한국에서는 음력 4월 8일, 전국 사찰마다 오색연등이 환히 빛납니다. 바로 부처님 오신 날이죠. 이 날은 불교를 믿는 사람들에게는 매우 경건한 날이지만, 종교를 믿지 않더라도 그 의미를 되새겨볼 가치가 있는 특별한 날입니다.1. 부처님 오신 날의 유래부처님 오신 날은 석가모니 부처님의 탄생일을 기념하는 날입니다.기원전 624년경(혹은 기원전 563년경), 인도 룸비니 동산에서 왕족의 아들로 태어난 고타마 싯다르타가 바로 그 주인공입니다.그는 태어나자마자 일곱 걸음을 걸으며,“천상천하 유아독존(하늘 위에도, 하늘 아래에도 오직 나만이 존귀하다)”라는 말을 했다고 전해지죠. 이는 ‘모든 존재는 그 자체로 존귀하다’는 불교적 가르침을 상징합니다.2...