📌 들어가며 데이터베이스 시간이다! 이번 글에서는 MySQL로 DB·테이블 생성 → 데이터 삽입 → 조회의 기본 흐름을 익힌다. 데이터베이스란? 엑셀처럼 정보들의 유의미한 집합을 종류별로 나누어 저장하는 창고 같은 것. DBMS └─ 데이터베이스 (myDB) └─ 테이블 (heros, emp, dept) └...

📌 들어가며 이번 글에서는 테이블을 만들 때의 제약조건(constraint)과 정규화(normalization)를 정리한다. 왜 제약조건이 필요한가? emp 테이블에서 이름·직급은 중복될 수 있다. 만약 모든 값이 똑같은 사람 둘이 들어오면, 하나만 지우려 할 때 구분할 방법이 없다. 그래서 고유값을 가지는 필드를 정하고, 테이블 생성 시부터...

📌 들어가며 이번 글에서는 CASE, 순위 함수(RANK), GROUP BY/HAVING, UNION, 그리고 DML(INSERT/UPDATE/DELETE)을 다룬다. CASE vs DECODE: DECODE는 정확히 일치하는 조건에, CASE는 범위가 다양한 조건에 편리하다. 1. CASE — 범위 조건 분기 SELECT EMPLO...

📌 들어가며 이번 글에서는 통계 분석 언어 R의 기본 문법부터, ggplot2로 시각화하고 dplyr로 데이터를 가공하는 흐름까지 실습한다. 카페 판매 엑셀 데이터로 매출·요일·계절별 분석까지 진행한다. R이란? 통계 분석·데이터 시각화에 특화된 언어. <-로 값을 대입하고, c()로 벡터(배열)를 만들며, data.frame으로 표 형...

📌 들어가며 저번엔 1차원 Series를 봤다. 이번엔 한 차원 더 나아간 DataFrame을 다룬다. DataFrame이란? 행과 열로 구성된 2차원 데이터(엑셀 데이터)를 다루는 데 효과적인 자료구조. 여러 개의 Series가 모인 것으로 볼 수 있다. 1. DataFrame 생성 딕셔너리로 생성 (키가 열이 됨): from...

📌 들어가며 이번 글에서는 Pandas의 Series를 다룬다. Pandas란? 데이터 분석을 위한 고수준의 자료구조와 분석 도구를 제공하는 라이브러리. 여기서 ‘고수준’은 데이터를 쉽게 제어·시각화하는 메소드를 뜻한다. 데이터 분석의 필수 모듈이다. Series: 인덱스가 붙은 1차원 데이터 구조. 1. Series 생성 ...

📌 들어가며 파이썬으로 데이터·통계 분석을 할 때 핵심 라이브러리는 numpy, pandas, matplotlib다. 이번 글에서는 그중 Numpy를 정리한다. Numpy란? 배열을 효과적으로 관리하는 ndarray 객체를 제공한다. 파이썬 기본 리스트를 업그레이드해 더 향상된 기능(벡터·행렬 연산)을 준다. import numpy as ...

📌 들어가며 이번 글에서는 파이썬의 반복문(for)을 정리한다. 파이썬의 for는 C/Java와 달리 자료구조의 데이터를 하나씩 꺼내 순회하는 방식이라 직관적이다. 반복문이란? 자료구조의 데이터 수만큼 코드를 반복 실행. “데이터를 하나씩 바인딩하고 들여쓰기된 코드를 실행”하는 과정을 반복한다. 1. 기본형 for 변수 in 자료구조...

📌 들어가며 이번 글에서는 파이썬의 함수(function)를 정리한다. 함수는 코드를 정리하고 재사용성을 높이는 도구다. def 키워드는 “함수를 정의한다”는 것을 파이썬 인터프리터에게 알리는 역할을 한다. 1. 기본 함수 def 인사하기(): print("안녕하세요") print("반갑습니다") print(...

📌 들어가며 이 카테고리에서는 파이썬을 기초부터 정리해 나간다. 이번 글에서는 데이터 타입·변수·문자열·리스트·분기문(조건문)·논리 연산자를 다룬다. 타입이 많아 보이지만 겁먹지 말고 천천히 알아보자. 1. 숫자와 문자열 숫자 — 천 단위 구분기호 없이 숫자만으로 구성해야 파이썬이 “숫자”로 인식한다. print(1000) ...