[Python] Seaborn 내장데이터 모음 :: iris , titanic 포함
Python의 Seaborn 패키지에는 다양한 내장데이터가 있다. 연습용으로 활용하면 좋을 것 같아서 정리를 해보았다. # Seaborn 패키지 불러오기 import seaborn as sns Seaborn에서 사용할 수 있는 dataset의 목록은 get_dataset_names로 한 번에 알 수 있다. # Seaborn 데이터셋 목록 sns.get_dataset_names() ['anagrams', 'anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes', 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flights', 'fmri', 'gammas', 'geyser', 'iris', 'mpg', 'penguins', 'planets', 'tip..
2020. 12. 3.
[SQLD] 1과목 간단 요약 :: 데이터 모델링의 이해
과목1 데이터 모델링의 이해 1장. 데이터 모델링의 이해 1절. 데이터 모델의 이해 1. 데이터 모델링 - 일정한 표기법에 의해 표현 - 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리 - 업무 흐름 설명, 분석 - 유의점 : 중복, 비유연성, 비일관성 - 요소 : 어떤 것(Things), 속성(Attributes), 관계(Relationships) - 특징 : 추상화, 단순화, 정확화 - 개념적 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무중심적, 포괄적 / 전사적 데이터 모델링, EA수립 - 논리적 모델링 : key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현 / 재사용성이 높음 - 물리적 모델링 : 성능, 저장 2. 좋은 데이터 모델 - 완전성 : 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의 - 중복배제 : 동일한 사실은 한 번..
2020. 11. 29.
