이서

SQL에서 문자열을 다룰 때, 데이터 입력 과정에서 여러 개의 공백이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 입력값이나 로그 데이터에서 의도치 않게 연속된 공백이 들어가는 경우가 있습니다.PostgreSQL에서는 이러한 연속된 공백을 단일 공백으로 변환하는 데 REGEXP_REPLACE 함수를 사용할 수 있습니다.1. REGEXP_REPLACE 함수란?REGEXP_REPLACE는 정규식을 이용하여 문자열을 변환하는 PostgreSQL의 강력한 문자열 처리 함수입니다. 기본적인 사용법은 다음과 같습니다:REGEXP_REPLACE(source_string, pattern, replacement, flags)source_string: 변환할 문자열pattern: 정규식 패턴 (치환 대상)replacement..

IntelliJ에서 코드 자동 정렬(자동 들여쓰기 및 포매팅)하는 방법은 다음과 같습니다.1. 단축키 사용Windows/Linux: Ctrl + Alt + LMac: Cmd + Option + L위 단축키를 누르면 현재 파일의 코드가 자동으로 정렬됩니다.2. 메뉴에서 정렬하기IntelliJ에서 코드가 있는 파일을 엽니다.Code 메뉴를 클릭합니다.Reformat Code (Ctrl + Alt + L 또는 Cmd + Option + L)를 선택합니다.3. 파일 저장 시 자동 정렬 설정파일을 저장할 때 자동으로 코드가 정렬되도록 설정할 수도 있습니다.File → Settings (Preferences on macOS) → Tools → Actions on Save로 이동합니다.Reformat code 체크박..

1. 풀필먼트 서비스에서 데이터 분석이 중요한 이유풀필먼트는 단순한 물류 창고가 아니라, 데이터 기반 운영 최적화가 중요한 산업물류 효율성, 고객 만족도, 판매자 성장을 극대화하기 위해 데이터 분석이 필수적주문량 증가, 배송 지연 문제 해결, 비용 절감 등에서 데이터 분석이 직접적인 영향을 미침2. 풀필먼트에서 활용할 수 있는 주요 데이터 분석 기법🔹 1) Funnel 분석 – 판매자와 물류 흐름 최적화목적:판매자의 풀필먼트 이용 과정을 단계별로 분석하여 이탈률을 줄이고, 효율성을 높이는 방법 찾기분석 과정:판매자 가입 → 계약 → 첫 입고 → 첫 주문 발생 → 정기 이용어느 단계에서 이탈이 많이 발생하는지 분석예: 가입 후 첫 입고까지 평균 3주 걸린다면, 이 기간을 줄이기 위한 온보딩 개선적용 사례..

가설 검정은 통계학에서 데이터를 기반으로 결론을 내리는 데 사용되는 중요한 절차입니다. 이 글에서는 가설 검정의 기본 개념, 주요 용어, 단계, 그리고 실무에서의 활용 사례를 다루겠습니다.1. 가설 검정이란?가설 검정(Hypothesis Testing)은 표본 데이터를 바탕으로 어떤 주장(가설)이 사실인지 여부를 검증하는 통계적 방법입니다. 이는 실험 결과나 관측 데이터를 기반으로 결론을 내리는 과정에서 중요한 역할을 합니다.2. 주요 용어1) 귀무가설 (Null Hypothesis, H₀)처음 세운 기본 가설로, 차이가 없거나 효과가 없다는 주장을 나타냅니다.예: "새로운 약은 기존 약과 효과가 같다."2) 대립가설 (Alternative Hypothesis, H₁)귀무가설에 반대되는 가설로, 차이가 ..

통계는 데이터 분석의 기초이자 핵심 도구입니다. 데이터를 이해하고 의사결정을 내리는 데 필수적인 여러 기초 개념들을 알아보겠습니다. 이 글에서는 통계의 기본 개념과 대표적인 기초 통계 지표들을 소개하고, 이를 실무에 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.1. 통계란 무엇인가?통계(Statistics)는 데이터를 수집, 분석, 해석, 표현하는 학문입니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 요약하고, 데이터를 기반으로 결론을 도출하거나 미래를 예측할 수 있습니다.통계는 크게 두 가지로 나뉩니다:기술통계(Descriptive Statistics): 데이터를 요약하고 설명.예: 평균, 중앙값, 분산 등.추론통계(Inferential Statistics): 표본 데이터를 기반으로 모집단의 특성을 추정.예: 가설 검정,..

데이터 분석과 통계학에서 확률과 분포는 데이터를 이해하고 모델링하는 데 필수적인 개념입니다. 이 글에서는 확률과 분포의 기본 개념, 주요 분포의 종류, 그리고 이를 실무에서 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.1. 확률(Probability)이란?확률은 특정 사건이 발생할 가능성을 수치로 나타낸 것입니다. 확률의 값은 항상 0과 1 사이에 위치하며, 0은 사건이 절대 발생하지 않음을, 1은 사건이 반드시 발생함을 의미합니다.확률의 기본 규칙:확률의 범위: 전체 확률의 합: 모든 가능한 사건의 확률 합은 1입니다. 배반 사건: 두 사건이 동시에 발생할 수 없는 경우, .예제:주사위를 던졌을 때, 3이 나올 확률은 .동전을 던졌을 때, 앞면이 나올 확률은 .2. 분포(Distribution)란?분포는 데이터나 확..

데이터 분석에서 변수 간의 관계를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 상관관계와 회귀분석은 이러한 관계를 탐구하고 설명하는 데 유용한 두 가지 방법입니다. 이 글에서는 두 개념의 정의와 차이점, 그리고 실무에서의 활용 방법을 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. 상관관계란 무엇인가?상관관계(Correlation)는 두 변수 간의 연관성을 나타내는 통계적 개념입니다. 이는 두 변수가 얼마나 함께 변하는지를 측정하며, 상관계수(Correlation Coefficient)를 사용해 그 크기와 방향을 나타냅니다.상관계수의 범위와 의미:+1: 완전한 양의 상관관계 (한 변수가 증가할 때 다른 변수도 비례적으로 증가)0: 상관관계 없음 (두 변수 간에 선형적 관계가 없음)-1: 완전한 음의 상관관계 (한 변수가 증가할 때 ..

기업이 매출을 올리는 방법은 여러 가지가 있습니다. 마케팅, 고객 서비스, 제품 개선 등 다양한 분야에서 접근할 수 있지만, 데이터 분석을 활용한 매출 증대 전략은 점점 더 중요한 요소로 자리잡고 있습니다. 오늘은 데이터 분석가의 시각에서 매출을 올리는 방법에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다.1. 고객 분석: 고객을 이해하고 타겟팅하기매출을 올리기 위한 첫 번째 단계는 고객을 이해하는 것입니다. 데이터 분석을 통해 고객의 특성과 행동 패턴을 파악할 수 있습니다. 이 정보는 타겟 마케팅을 통해 더욱 효과적으로 매출을 증대시키는 데 활용됩니다.고객 세분화 (Customer Segmentation)고객을 단순히 연령, 성별, 지역과 같은 표면적인 특성만으로 구분하는 것을 넘어서, 고객의 구매 이력, 검색 패턴..

1.1. Python특징: Python은 데이터 분석, 통계 분석, 머신러닝 등에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Scikit-learn 등과 같은 강력한 라이브러리들이 있어 데이터 처리와 분석에 매우 적합합니다.장점:오픈 소스이며 커뮤니티가 활발해서 배우기 쉽고 지원이 많음다양한 데이터 분석 라이브러리 제공머신러닝, 딥러닝, 웹 개발 등 다양한 분야에서 사용 가능사용 예시:Pandas로 데이터 처리 및 분석Matplotlib과 Seaborn으로 데이터 시각화1.2. R특징: R은 통계 분석에 강력한 기능을 제공하는 프로그래밍 언어이자 환경입니다. 특히 데이터 시각화와 통계 분석에서 매우 강력합니다.장점:통계 분석에 특화된..

1. AWS 인스턴스란 무엇인가?AWS 인스턴스는 사용자가 필요로 하는 컴퓨팅 성능을 제공하는 가상 서버입니다. 사용자는 이 인스턴스를 통해 운영 체제(OS), 소프트웨어, 애플리케이션을 설치하고 실행할 수 있습니다. 이러한 인스턴스는 물리적인 서버가 아닌, 클라우드 환경에서 필요에 따라 리소스를 유동적으로 확장하거나 축소할 수 있습니다.2. AWS 인스턴스의 특징유연한 리소스 관리: AWS 인스턴스는 CPU, 메모리, 저장소 등의 자원을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 사용자는 필요에 따라 리소스를 조정할 수 있어, 비용을 절감하고 최적화할 수 있습니다.스케일링: AWS 인스턴스는 수요에 맞게 자동으로 확장하거나 축소할 수 있습니다. 예를 들어, 트래픽이 급증하면 더 많은 인스턴스를 추가하고, 트래픽이 ..