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지난 포스트에서는 크롤링으로 수집한 데이터를 통해 선수의 공격과 수비 지표로 쓸 수 있는 공격 성공률, 리시브 효율, 세트당 서브/세트/블로킹/디그 수 등을 구했다. 하지만 공격 지표 중에는 공격 성공률 뿐 아니라 공격이 얼만큼의 효과를 냈는지 보는 '공격 효율' 또한 중요하다. 공격 효율은 (공격 성공-공격 범실)/공격 시도 로 구한다. 그러나 크롤링 당시 전체 범실 개수만 저장하고 공격에서의 범실은 저장하지 않아서 추가로 공격 범실 데이터가 필요했다. ( 데이터 새로 얻는 과정은 생략 ) 새롭게 얻은 데이터이다. 이제 기존에 작성했던 코드 중 공격 효율(at_rate)을 계산하는 부분을 추가한다. 공격 성공률, 공격 효율, 리시브 효율은 모두 백분율이므로 이전에 전처리 할 때 놓쳤던 백분율 변환 부분..

저번 포스트에서 설명했듯이 이번 프로젝트에서는 배구 선수들의 능력치를 통해 팀 별 경기에서 어떤 팀이 승리할지를 예측하는 모델을 만들 것이다. 그러기 위해서는 선수 능력치를 판단할 수 있는 지표가 필요한데, 이전에 모았던 단순 데이터로는 한 눈에 파악하기 어렵다. 현재 데이터의 컬럼에는 이름, 소속 팀, 포지션, 총 점수 외에도 공격 시도, 공격 성공, 리시브 시도, 리시브 정확, 리시브 실패, 서브 성공, 세트 성공, 블로킹 성공, 디그 성공 이 있다. 이 중 공격 지표로 사용할 수 있는 공격 성공률과 수비 지표로 사용할 수 있는 리시브 효율을 구하고, 참여한 세트 수를 통해 세트당 서브, 세트, 블로킹, 디그 개수를 구해서 새롭게 데이터를 만들 것이다. 위의 내용으로 데이터 전처리를 해 볼 텐데, 어..

새롭게 시작하는 프로젝트는 스포츠 데이터 분석 프로젝트로, 스포츠 중 여자배구의 데이터를 분석해보려고 한다. 프로젝트의 큰 목표는 선수들의 경기 기록 데이터를 통해 능력치를 구하고, 어떤 두 팀이 경기를 치른다고 가정할 때 포지션 별로 선수를 지정하면 어느 팀이 승리할지 예측하는 것이다. 프로젝트의 진행 과정을 담을 것이기 때문에 배구의 자세한 룰 설명은 생략하도록 하겠다. 선수의 경기 기록 데이터에는 크게 공격, 서브, 세트, 블로킹, 리시브, 디그 내용이 포함되어 있다. 각 포지션 별로 중요하게 여겨지는 항목이 조금씩은 다르지만 위 항목들을 토대로 선수의 역량을 측정한다. 데이터를 분석하기 위해서 가장 먼저 해야 할 일은 분석할 데이터를 마련하는 일이다. 데이터를 마련하려면 여러 방법이 있겠지만 이미..

#Array [x1,x2,...,xn,y1,y2,...,yn] 형태의 크기가 2n 인 정수 배열이 주어졌을 때, [x1,y1,x2,y2,...,xn,yn] 형태의 배열로 반환하라. Trial 1 : Python3, 22/03/10 class Solution: def shuffle(self, nums: List[int], n: int) -> List[int]: re = [] for i in range(n): re.append(nums[i]) re.append(nums[n+i]) return re 풀이: 배열의 크기가 2n 이고 배열을 반 나눴을 때 나눈 각 배열이 번갈아가며 앞에서부터 반환할 배열에 포함되기 때문에 i 번째 원소와 n+i 번째 원소를 차례대로 추가했다. 리뷰: 런타임 37.72%, 메모리 ..

#Array #DynamicProgramming 줄 수가 주어졌을 때, 파스칼 삼각형을 반환하라. ( * 파스칼 삼각형: 각 위치의 값이 바로 위의 두 값의 합으로 이루어진 삼각형 ) Trial 1 : Python3, 22/03/08 class Solution: def generate(self, numRows: int) -> List[List[int]]: re = [[1]] for r in range(1,numRows): re.append([1] * (r+1)) for i in range(1,r): re[r][i] = re[r-1][i-1] + re[r-1][i] return re 리뷰: 런타임 94.90%, 메모리 98.61% 의 결과를 얻었다. 이번엔 문제가 조금 쉽긴 했지만 저번 문제도 그렇고 Dy..

프론트엔드인 리액트와 백엔드인 장고를 연동할 때 리액트의 build 배포 파일들을 이용해보려고 프로젝트 초기부터 여러 문서들을 찾아보며 고군분투 했었다. 그랬다가 결국 그 방법을 사용하는 것은 멈춰두고 기능들을 먼저 구현하다가 얼마 전에 프로젝트를 모두 끝내고 서버에 등록하려고 다시 시도해보던 상황이었다. ( 자세한 과정은 이전 글 참고 > https://edorrr.tistory.com/18 ) 프로젝트 완성 당시에 배포 버전에서 발생하던 오류는 크게 두 가지였다. [1] 글쓰기를 마친 후 띄우는 서평 확인 페이지와 서평 목록을 볼 수 있는 서평 공간 페이지가 흰 창으로 뜨는 오류 [2] 웹페이지에서 사용하는 이미지 파일들의 404 not found 오류 먼저 첫 번째 오류는 프론트엔드 담당 팀원이 해..

#Array #DynamicProgramming 어떤 정수 배열이 세 개 이상의 원소로 구성되어 있고 그 세 원소에서 연속된 두 원소의 차이가 같으면 그 배열을 산술이라고 하자. (ex. [1,3,5,7,9], [7,7,7,7], [3,-1,-3,-5,-9]) nums 라는 정수 배열이 주어졌을 때, 산술인 하위 배열의 개수를 반환하라. 여기에서 하위 배열이란 배열에서 연속된 일부를 의미한다. Trial 1 : Python3, 22/03/04 class Solution: def numberOfArithmeticSlices(self, nums: List[int]) -> int: # 배열 길이가 3 미만이면 산술인 하위 배열은 없다 if len(nums)= 3: arSbCount.append(count) c..

머신러닝 알고리즘에는 지도 학습 알고리즘과 비지도 학습 알고리즘이 있다. 지도 학습은 훈련을 위한 데이터와 정답이 필요하고, 비지도 학습은 정답이 없고 대신 비슷한 데이터끼리 묶는다. 지도 학습은 또 다시 분류와 회귀로 나뉘는데 데이터를 여러 옵션 중 하나로 선택/결정하는 것이 분류, 데이터를 통해 임의의 어떤 값을 예측하는 것이 회귀이다. 여러 회귀 알고리즘 중 이번 포스트에서는 선형 회귀 알고리즘에 대해 다뤄보려고 한다. 선형 회귀는 대표적인 회귀 알고리즘으로, 여러 곳에서 널리 사용되고 있다. 단어 그대로 데이터의 특성이 하나인 경우 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 어떠한 직선에 대해 학습하는 알고리즘이다. (전처리한)데이터를 그래프로 나타내면 그 데이터의 특성이 하나일 때 분포에 따라 어떠한 선이..

프로젝트 개발이 모두 끝난 후 그 프로젝트의 마지막 단계는 단연코 서버에 올려서 잘 작동하는지 확인하는 것일 것이다. 마침 얼마 전에 프로젝트 개발이 모두 끝나서 서버에 올려보려는 중인데 여러 서버 플랫폼이 있지만, GCP가 무료 체험판 등 무료로 사용할 수 있는 방법들이 있어서 우리는 Google Cloud Platform(이하 GCP)를 이용해서 서버에 올려보려고 한다. 먼저 GCP 콘솔에 접속한다. https://console.cloud.google.com/ 그 다음으로는 프로젝트를 생성한다. 혹시 이미 프로젝트를 만들어서 대시보드가 뜬다면 상단의 프로젝트 이름을 클릭해 뜨는 창에 프로젝트를 만들 수 있는 버튼이 있다. 프로젝트 이름과 위치를 설정하고 '만들기' 버튼을 클릭한다. 프로젝트가 생성되면..

#Array #HashTable #String 국제 모스 코드는 각 문자를 점과 대시에 매핑해 표준 인코딩을 정의한다. (인코딩한다.) 편의를 위해 영어 알파벳의 26개 글자에 대한 전체 모스 변환 표를 제공한다. 각 철자를 통해 모스 부호의 결합으로 나타낼 수 있는 단어 리스트가 주어졌을 때, 리스트의 모든 단어를 모스 부호로 변환하고 다른 변환의 가짓수를 반환한다. 즉, 단어가 달라도 모스 부호로 변환했을 때 같은 값이 얻어질 수 있다. (ex. "gin" -> "--...-.", "zen" -> "--...-." 으로 반환값이 같음) Trial 1 : Python3, 22/02/27 class Solution: def uniqueMorseRepresentations(self, words: List[..