TIL(Today I Learned)
1️⃣데이터 분석 종합반 파이썬 5주차 수강
1. 파이썬 함수(Function)란?
- 정의: 특정 작업을 수행하는 코드 블록
반복되는 코드를 재사용 가능하게 만들어 줌
- 함수 작성법
def 함수명(매개변수):
실행할 코드
return 반환값
- #### 함수 구성 요소
함수명 – 함수를 호출할 때 사용하는 이름
매개변수(Parameter) – 함수 내부에서 사용할 입력값
본문(Body) – 함수가 수행할 코드
반환값(Return Value) – 함수 실행 후 결과값 반환
2. lambda 함수 (익명 함수)
- 정의: 이름 없이 한 줄로 작성하는 간단한 함수
- 사용법
lambda 매개변수: 실행식
예시
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5)) # 8
💡 Tip: 작은 계산이나 함수 인자로 바로 사용할 때 유용
3. map 함수
- 정의: 리스트 등 반복 가능한 자료형의 모든 요소에 특정 함수를 적용
- 사용법
map(함수, 반복가능자료)
예시
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared) # [1, 4, 9, 16]
💡 Tip: lambda와 map을 함께 쓰면 코드가 훨씬 짧고 직관적.
2️⃣데이터 리터러시 3강 수강
☑️ 정량적 데이터 (Quantitative Data)
수치적으로 표현되는 정보로 양적인 측정과 분석을 통해 얻을 수 있다.
데이터가 숫자 형태로 존재하기 때문에 통계적으로 분석하기 쉽다.
개인의 해석이나 주관이 적게 작용하는 객관성을 가지고 있다.
지표로 만들기에 용이하다.
☑️ 정성적 데이터 (Qualitative Data)
비수치적인 정보로 사람의 경험, 관점, 태도와 같은 주관적인 요소를 포함한다.
대부분 텍스트, 비디오, 오디오 형태로 존재한다.
정형되지 않고 구조화 되어있지 않다.
데이터를 구조화하기 어렵다.
새로운 현상이나 개념에 대한 이해를 심화하는데 사용한다.

- 실습 예제 :
- 💡Hint : 단순히 정량적, 정성적으로 나누어지지 않을 수 있다. 이럴 때는 어떻게 지표로 활용할 수 있는가? 안된다면 어떻게 할 수 있을까?
Q1. 한 레스토랑에서 하루에 판매되는 햄버거 세트의 수는 150개 입니다.
-정량적 데이터
Q2. 한 고객이 카페 이용 리뷰에 "커피 맛이 너무 좋았고, 분위기가 아늑했다"고 말했습니다.
-정성적 데이터
Q3. 한 온라인 쇼핑몰의 지난달의 평균 구매 금액은 10만원입니다.
-정량적 데이터
Q4. 어떤 서비스를 이용한 유저가 "사용하기 쉽고, 인터페이스가 직관적이다"라는 평가를 남겼습니다.
-정성적 데이터
Q5. 고객 설문 조사에서, 고객들이 서비스에 대해 "만족한다", "매우 만족한다", "만족하지 않는다"와 같이 응답했습니다.
-정성적 데이터이지만 수치화해 정량적 데이터로 분석 가능할 것 같다.
Q6. 어떤 연구자가 인터뷰를 통해 수집한 데이터에는 참가자들의 나이, 성별, 직업과 더불어 그들의 생각과 느낌이 포함되어 있습니다.
-정량적 데이터 및 정성적 데이터
📖정량적 데이터의 사례
- 수치형 설문조사 데이터
- 비즈니스 성과 데이터
- 행동 로그 데이터
- 마케팅 데이터
2️⃣파이썬 문법 문제풀이
✏️주요 문제

- 출력예시

- 문항 분석 : 빈 배열 stk와 변수 i를 선언한 뒤 범위가 i가 arr의 길이보다 작을 때를 반복시켜 조건에 따라 append함수를 통해 배열에 넣고, pop을 통해 제거하면 문항에 따른 결과값을 얻을 수 있을 것이다.
- 코드
def solution(arr):
stk = []
i = 0
while i < len(arr):
if not stk:
stk.append(arr[i])
i += 1
elif stk[-1] < arr[i]:
stk.append(arr[i])
i += 1
else:
stk.pop()
return stk
💡 느낀점
- 데이터 분석 종합반을 통해 들었던 파이썬 문법을 활용한 다양한 문제들을 실제 적용하고 풀어보며 새롭게 접하는 문법에 한 걸음 다가간 것 같다. 데이터 리터러시를 통해 배운 이론을 예시 문항을 통해 접목시켜보며 어떠한 방향으로 데이터를 분석해 나가야 할지 이해할 수 있었다. 이후에도 두 과목 모두 다양한 예제를 활용하며 학습할 예정이다.
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