R) 전처리 - 게임 로그데이터 처리
R / preprocessing
9분 읽기 (대략 1332 단어)

R) 전처리 - 게임 로그데이터 처리

아이템 획득과 관련된 사용자의 게임 로그 데이터를 정제하는 예시를 알아본다.
Py) 전처리 - 게임 로그데이터 처리
Python / preprocessing
9분 읽기 (대략 1391 단어)

Py) 전처리 - 게임 로그데이터 처리

아이템 획득과 관련된 사용자의 게임 로그 데이터를 정제하는 예시를 알아본다.
Py) 전처리 - Filtering-03
Python / preprocessing
3분 읽기 (대략 415 단어)

Py) 전처리 - Filtering-03

특정 사용자 모두가 구매한 물품 목록을 뽑아보려 한다. 필터링을 어떻게 활용하는지 알아보자.
R) 전처리 - Filtering-03
R / preprocessing
3분 읽기 (대략 379 단어)

R) 전처리 - Filtering-03

특정 사용자 모두가 구매한 물품 목록을 뽑아보려 한다. 필터링을 어떻게 활용하는지 알아보자.
R) 전처리 - 시간데이터 핸들링-01
R / preprocessing
10분 읽기 (대략 1485 단어)

R) 전처리 - 시간데이터 핸들링-01

데이터를 다루다 보면 시간데이터 처리는 필수적이다. 기본 함수를 활용한 시간데이터 생성 및 변환을 알아보자.
Py) 전처리-데이터프레임 데이터타입 확인
Python / preprocessing
5분 읽기 (대략 682 단어)

Py) 전처리-데이터프레임 데이터타입 확인

데이터프레임의 변수(column)별 데이터타입 확인은 중요하다. 그리고 변수 개수가 매우 많은 경우는 어떻게 처리할 수 있을까? 이와 관련해서 알아보도록 하자.
R) 전처리 - 그룹핑-02
R / preprocessing
10분 읽기 (대략 1553 단어)

R) 전처리 - 그룹핑-02

A 공장에서 사용하는 인쇄 장비의 인쇄물 중 불량이 확인되었다. 보다 상세한 내용을 확인하기 위해 몇 번 카트리지에서 문제가 발생했는지 알기 위해 코드를 작성해보자.
R) 전처리 - 그룹핑-01
R / preprocessing
6분 읽기 (대략 875 단어)

R) 전처리 - 그룹핑-01

A 공장에서 사용하는 인쇄 장비의 인쇄물 중 불량이 확인되었다. 보다 상세한 내용을 확인하기 위해 몇 번 카트리지에서 문제가 발생했는지 알기 위해 코드를 작성해보자.
R) 전처리 - 마트 데이터 전처리-01
R / preprocessing
7분 읽기 (대략 1105 단어)

R) 전처리 - 마트 데이터 전처리-01

매출 DB에서 프로모션 대상 상품을 구매한 고객을 찾아내고자 한다. R을 활용해서 어떻게 해결할 수 있는지 알아보자.
R) 전처리 - 상위 n개 데이터 추출
R / preprocessing
5분 읽기 (대략 814 단어)

R) 전처리 - 상위 n개 데이터 추출

고객 구매 데이터에서 가장 비싼 상품순으로 n개를 뽑아내려면 어떻게 할까? 고객의 구매력 평가를 위해 구매물품의 평균을 구하는 것 보다 구매한 비싼 물건을 살펴보는 것이 유용할때가 있다.
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