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Statistics || 2. 경영통계 : 변동성 척도 (표준편차, 변동계수(CV), IQR) & 연관성척도 (공분산(Cov), 피어슨상관계수) , 가설검정 개요
[변동성 척도] – Measure of Variability * Standard deviation(표준편차) → Variance의 제곱근, 평균에서이 얼마나 분산되어 있는지 검토 가능 * Coefficieat of variation (변동계수): (=표준편차/평균*100), 표준편차를 상대적인 값으로 표준화 시킨 값 → 상대값으로 변환해 규모의 효과 상쇄할 수 있음 * IQR (Interquartile range): (=Q3-O1) → Python / R 등의 통계 시각화에서 많이 활용하는 Boxplot [연관성 척도] – Measure of Association ※ 특잇값 발견(정규화 활용) → Z-score = (x-m)/s ※ 그룹 평균/분산 – 계급의 Median을 대표값으로 활용한다 * 통계적 ..
Statistics || 1. 경영통계의 시작 : Data의 정의 , 기술통계량 , 추정통계량
* 통계(Statistics) : 어떤 상황에서 보여주는 자료(Data)로부터 문제나 다양한 의미(Information)를 정량적으로 도출해내는 방법 (to extract information from data) → 자료 수집/정리/요약 외에 일부 데이터로 전체를 추정할 수 있는 가공의 영역도 포함됨 1. 데이터 (Data)의 정의 (통계적 관점에서) : 변인(Variable)으로부터 관찰된 값 (the observed values of a variable) ※ Variable(변수, 변인) : 모집단 또는 표본이 가진 특성 → X, Y, Z로 각각 표현 The values of the variable (변수값) : 변수가 가질 수 있는 값의 범위 → (ex) student marks (0,100) * ..
GPT Memo || ChatGPT in Google Sheet 연동 방법과 유용한 함수 템플릿
바쁘다 바빠 끝이없다 공부 Slack GPT 개발 + 프롬프트 엔지니어링 투입 여태 체크한 것들과 앱개발한 건은 나중에 전체 정리하기로 하고 학습시키는 데이터 개발 생성도 파이썬으로 개발하면 되지만 앱 연동이 우선이니 일단 GoogleSheet에서1차 정제 들어가는 것이 빠르게 삶을 사는 방법 확실히 사내에 활용하기에는 기존 모델 내에 자잘한 유연화에 심어주는 형태가 제일 좋긴 한 것 같다. 세션마다 학습시키는 것은 너무 비효율적이다. GPT를 활용하기 위해서 필수 전제 조건 : OpenAI API Key 획득 https://platform.openai.com/ 가입 후 https://platform.openai.com/account/api-keys 에서 개인 API Key가 있어야 활용 가능하다. (아..
Python Tip || 환경변수 리스트를 알고싶을 때 (Let's keep it simple, 딕셔너리 필터링 검색 포함)
os.environ.get("SLACK_BOT_TOKEN") 이렇게 명확하게 알고 있을때는 바로 변수에 바로 값을 담아서 활용할 수 있지만 이 토큰 저 토큰 이 path 저 path 가끔 정확한 풀네임이 아리까리 할 때가 있다. 그럴 때 주로 사용하는 코드 코딩하다가 파이썬 내에서 내 시스템 내 퀵하게 시스템 환경변수 리스트를 알고싶을 때 , 내가 쓰는 쿼리 (필터) (= 제어판으로 가서 검색해서 일일이 찾기 싫을 때) 1) 원하는 딱 하나를 찾을 때 (ex) JAVA_HOME path 찾기 import os env_var = os.environ print("User's Environment variable:") x = dict(env_var) for key, value in x.items(): if k..