[2020_하계_모각코] 06주차(07/16)

오늘의 목표 : <제품개발을 위한 빅데이터 분석실습> 1~4 수강 및 실습+ BOJ 파이썬으로 1문제 이상 풀기

 

<제품개발을 위한 빅데이터 분석실습> 1~4 수강 및 실습

 

Multi-dimension Scaling : MDS

-분석하고자 하는 대상을 복잡한 다차원적인 관계를 통해 단순 구조로 나타내는 다차원 척도 분석

-대상들 간의 유사성이 큰 대상들은 가깝게, 유사성이 작은 대상들은 상대적으로 거리가 멀다.

-응답자들의 지각 속에서 평가대상이 어떤 위치에 자리하고 있는지 평가

 

군집 분석(Cluster)

-군집분석은 종속변수가 존재하지 않으며, 변수(개체)들의 특징을 대표하는 몇 개의 변수들을 기준으로 몇 개의 그룹으로 세분화하는 방법

-각 군집에 대한 사전지식 없이 분류하는 것으로서, 무 감독 학습

-마케팅에서는 제품에 대한 태도, 의견 등의 설문자료 혹은 브랜드를 그룹핑하는데 많이 쓰임.

 

연관성 분석

-연관성 규칙은 상품 혹은 서비스 간의 관계를 살펴보고 이로부터 유용한 규칙을 찾아내고자 할 때, 이용될 수 있는 기법

-데이터들의 빈도수와 동시 발생 확률을 이용하여 한 항목들의 그룹 사이에 강한 연관성이 있음을 밝히는 기법

 

의사결정나무(Decision tree)

-목표변수에 대한 의사결정 규칙들을 나무구조로 그래프화하여 분류와 예측을 수행하는 기법

-분석결과의 해석이 쉽고 변수들의 분류에 중요한 영향을 미치며, 상호적용에 대한 해석이 용이하다는 장점

-안정성이 떨어진다는 것과 비연속성, 주효과의 결여가 단점이다.

-고객분류, 주가 및 환율예측 등의 다양한 분야에서 활용된다.

 

BOJ 파이썬으로 1문제 이상 풀기 (DP)

 

9465 스티커

#BOJ 9465

T=int(input())

for i in range(T):
	n=int(input())
	arr=[] #2xn
	arr.append(list(map(int, input().split())))
	arr.append(list(map(int, input().split())))
	
	arr[0][1] = arr[0][1] + arr[1][0]
	arr[1][1] = arr[1][1] + arr[0][0]
	
	for j in range(2,n):
		arr[0][j] += max(arr[1][j-1], arr[1][j-2])
		arr[1][j] += max(arr[0][j-1], arr[0][j-2])
	print(max(arr[0][n-1], arr[1][n-1]))

 

https://www.acmicpc.net/problem/9465

9465번: 스티커

9465 스티커

풀이 방법

일단, 우리가 구해야 하는 것은 선택한 스티커의 상, 하, 좌, 우 에 위치한 스티커를 고르지 않고도 얻을 수 있는 최대 점수를 구하는 것이다. 따라서 어떤 스티커로 시작할 것인지 먼저 선택해야 한다. 여기서 스티커 판은 Nx2의 크기로 세로가 2로 고정되어있으나 가로는 N이기 때문에 세로 2를 활용하도록 한다. 첫 번째 줄의 첫 번째 칸에서 시작하여 얻을 수 있는 최대 점수와, 두 번째 줄의 첫 번째 칸에서 시작하여 얻을 수 있는 최대 점수, 이렇게 2가지의 경우로 나눈다. 이 때, 선택가능한 스티커의 경로는 대각선이 되므로  arr[0][0]과 arr[0][1]은 시작하는 부분이기 때문에 0으로 지정해주고 규칙에 따른 점화식을 구하면 끝이다.

arr[0][j] += max(arr[1][j-1], arr[1][j-2]) 
arr[1][j] += max(arr[0][j-1], arr[0][j-2])

이제 max로 더욱 큰 값을 찾아서 출력하면 된다.

 

06주차 회고록

빅데이처 분석의 주요 목적은 조직에 존재하는 다양한 원천으로부터 수집되는 다양한 유형의, 그리고 대량일 가능성이 높은 데이터로부터 전략적으로 효용이 높은 정보 또는 지식을 추출하고 이를 경영활동에 활용함으로써 조직의 경쟁력을 높이는 것임을 확실히 느꼈다. 새롭게 생성되는 지식의 가치는 빅데이터 분석 역량에 의해 결정되므로, 데이터에서부터 정보와 지식을 찾고 그것을 적용하여 문제해결할 수 있었다. 다양한 실습 데이터를 활용하여 실습해보니 더욱 효과적으로 이해할 수 있었다. DP 문제를 풀면서 약간의 유사성을 발견한 것 같다. 백준 알고리즘에 있는 DP문제들만 풀어봐서 그런지 점화식의 형태가 유사해서 이전보다는 더욱 편해졌다. 뭐든 시작이 어렵고 하다보면 또 색다른 재미를 느낄 수 있는 것 같다. 2주차를 남겨두고 지금까지 한 회고록을 되돌아보니 알차게 보낸 지난 6주의 시간이 뿌듯하게 느껴진다.