녹지의 코딩노트

[데이터 시각화] 연속형 변수 시각화

nock_ji — Mon, 8 Apr 2024 18:46:58 +0900

데이터 시각화 기본 그래프

chat gpt에게 기본 코드를 기반으로 요청사항을 이야기 한다.

Central Tendencies (중심성)
1. Mean (평균): Sum of all observed values / N

2. Median (중앙값): Split "sorted data" into half
3. Mode (최빈값): Most frequently occuring value. Mode는 Median보다 작다.

4. Skew (left, right), shape

outlier

데이터 이상점

이상점은 다른 자료와는 극단적으로 다른 값, 즉 유달리 높거나 낮은 값을 보이는 것을 일컫는다.

import numpy as np

#compute mean 평균값
mean_budget = np.mean(df['budget'])
print("Mean Budget($) =", mean_budget)
#Mean Budget($) = 78384000.0

#compute median 중앙값
median_budget = np.median(df['budget'])
print("median Budget($) =", median_budget)
#Median Budget($) = 42250000.0

right skew

#compute mode 최빈값
import statistics as stat
mode_budget = stat.mode(df['budget'])
print("Mode Budget ($) =", mode_budget)
#Mode Budget ($) =12000000

{"originWidth":839,"originHeight":275,"style":"alignLeft","width":503,"height":165,"caption":"Mode

Spread

1. Sum of Squares (SS, 제곱합): 변인에 포함된 각 값이 평균으로 부터 떨어진 거리를 제곱해서 더한 것
2. Variance (분산) = SS / N
3. Standard Deviation (표준편차) = sqrt(SS / N), sqrt = square root

var_budget = np.var(df["budget"])
print("Variance of Budget ($) = ", var_budget)
#Variance of Budget ($) =  5487808944000000.0

std_budget = np.std(df["budget"])
print("Standard Deviation of Budget ($) = ", std_budget)
#Standard Deviation of Budget ($) =  74079747.19179325

Visualizing Continuous Variables (연속형 변수 시각화)

(1) Histogram

히스토그램: 동일한 간격의 설정된 빈 수에 데이터를 할당한다.

sns.histplot(df["budget"], bins = 20, kde = True) #kde = kernel density estimate

(2) Box Plots

sns.boxplot(x = "budget", data = df)
#df["budget"] = [y = "budget", data = df]

sns.pairplot(df[["Gross", "budget", "genre_1"]], hue = "genre_1") 
#hue: use different color per category

[데이터 시각화] colab에 seaborn 설치/시작하기

nock_ji — Wed, 3 Apr 2024 00:58:02 +0900

구글 Colab에서 Seaborn을 설치하고 시작하는 방법

Installing and getting started — seaborn 0.13.2 documentation

Installing and getting started Official releases of seaborn can be installed from PyPI: The basic invocation of pip will install seaborn and, if necessary, its mandatory dependencies. It is possible to include optional dependencies that give access to a fe

seaborn.pydata.org

먼저 구글 Colab을 열고 새 Python 노트북을 만든다.
다음 코드를 사용하여 Seaborn을 설치한다.

!pip install seaborn

3. Seaborn을 import하여 사용할 준비한다.

(Seaborn 라이브러리를 가져올 때 sns는 Seaborn 라이브러리의 별칭(alias)이다)

import seaborn as sns

4. 구글 Colab에서 구글 드라이브를 사용하여 데이터를 불러오고 저장하려면 다음 단계를 따르면 된다.

5. 먼저 구글 Colab에서 다음 코드를 실행하여 구글 드라이브를 마운트한다.

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

6. 드라이브 내의 파일에 접근할 수 있 다.

7. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 구글 드라이브에 있는 CSV 파일을 불러올 수 있다.

8. 파일 마운트 후에 드라이브 내에 있는 파일 경로를 가져온다.

9. import pandas as pd
먼저, pandas 라이브러리를 가져와서 pd로 별칭을 붙인다.
(pandas는 데이터를 다루는데 유용한 라이브러리)

10. file_path = "/content/drive/My Drive/path/to/your/file.csv"
이 부분은 구글 드라이브에서 CSV 파일의 경로를 지정하는 부분이다. 실제 파일이 위치한 경로를 정확히 입력해야 한다.

11. data = pd.read_csv(file_path)
pandas의 read_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 읽어온다.
이 함수는 지정된 파일 경로에서 CSV 파일을 읽고, 데이터를 DataFrame 형태로 불러온다. (DataFrame은 표 형태의 데이터 구조)

이제 이 데이터를 활용하여 분석하거나 시각화하는 등의 작업을 할 수 있다.

import pandas as pd

# CSV 파일 경로 설정
file_path = "/content/drive/My Drive/path/to/your/file.csv"

# CSV 파일 불러오기
# df = data frame
df = pd.read_csv(file_path)

@ Data frame

feature / attribute = 변인
변인의 종류
- numerical data 수치형 자료
  - continuous
  - 수치로 측정되는 자료
  - 키, 몸무게, 시험 성적, 자동차 사고 건수
- categorical data 범주형 자료
  - grouping, string
  - 관측 결과가 몇 개의 범주 또는 항목의 형태로 나타나는 자료
  - 성별 (남/여), 선호도(좋다/그저그렇다/싫다), 혈액형(A/B/O/AB), 지역(서울/부산/대구/광주)
  - 주의할 점: 범주형 자료를 수치형 자료처럼 표현할 수 있으므로 numerical data와 잘 구분해야한다.
string(categorical) = grouping , numeric(continuous)

categorical 변인

각 변인(feature)별로 grouping 해줘

#normalize : 정규화를 True로 설정하면 전체합이 1인 상태에서 모든 값을 비중으로 나누어서 반환을 해준다.

기본 default는 normalize = False로 되어있음

BarChart 막대 그래프

위에서 sns를 설치했으니, sns가 갖고 있는 함수 사용

기본 그래프 출력

sns.countplot(x = 'genre_1', data = df)

결과값

다른 라이브러리를 설치하여 다양한 함수를 활용해 데이터 시각화를 할 수 있다.

[데이터 시각화] Seaborn에 대하여

nock_ji — Tue, 2 Apr 2024 21:30:45 +0900

@Seaborn

Statistical Data Visualization library based on matplotlib.

? matplotlib (2002)

파이썬 오픈소스 라이브러리 중에 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리
2002년부터 만들어졌으며, MATLAB 기능을 파이썬으로 가져오는 컨셉으로 시작
각종 논문에서 figure를 그릴 때, 사용될 만큼 깔끔하게 그래프를 그려주는 것으로 유명
figure라는 도화지에 여러가지 component를 얹어서 그래프를 완성하는 컨셉으로 구현됨

시각화에 2가지 방법이 있음

(1) pyplot를 이용하여 구현하는 방법

빠르고 적당한 퀄리티의 그래프

(2) OOP-style를 이용하여 구현하는 방법

디테일하게 많은 것을 표현하려면 이 방법으로 구현

? Seaborn (2012)

2012년에 만들어졌으며, matplotlib을 더 편하게 사용할 수 있도록 만든 라이브러리
matplotlib이 MATLAB을 표방하여 디자인된 것과 다르게,
seaborn은 numpy, pandas같은 파이썬 라이브러리들을 편하게 시각화하는 것을 중점으로 디자인된 라이브러리
특히, DataFrame을 직접적으로 지원하기 때문에 훨씬 편리하게 데이터 시각화 가능
그리고 matplotlib 위에 만들어져서, matplotlib에 있는 개념들을 확장해서 사용 가능
다양한 기본 plot들이 있어서 빠르게 통계 분석하기에 편리 -> EDA

https://seaborn.pydata.org/

seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation

seaborn: statistical data visualization

seaborn.pydata.org

유튜브에서 찾은 아래 강의를 들으면서 실습해보아야겠다 . !!!!!

https://www.youtube.com/watch?v=gWhwAY5Q9Ec

[Python] 파이썬 기초(2)

nock_ji — Tue, 2 Apr 2024 20:40:57 +0900

@Data Class Type

# List[ ], index

A collection of items in a particular order : can be mixture of strings and numerals
'index'를 사용하여 개별 요소를 액세스 한다

#List

bicycles = ['trek', 'mtb', 'redline', 'specialized', 1]
print(bicycles)
---------------------------------------------
['trek', 'mtb', 'redline', 'specialized', 1]

#index

print(bicycles[0]) #off-by-one
print(bicycles[-1])
--------------------------------------------
trek
1

list에 값(elements)이 존재하지 않고, index로 값을 불러온 경우 IndexError 발생

https://teddylee777.github.io/python/python-tutorial-02/

List에 대해 잘 정리해두어 이것만 보면 되겠다..

#02-파이썬(Python) 리스트(list)와 튜플(tuple)

파이썬(Python) 리스트(list)와 튜플(tuple)을 알아보고 튜토리얼을 진행합니다.

teddylee777.github.io

#List 의 값 변경 / 추가

변경

#changing elements

motorcycles = ['honda', 'yamaha', 'suzuki']
print(motorcycles) #['honda', 'yamaha', 'suzuki']
motorcycles[0] = 'ducati'
print(motorcycles) #['ducati', 'yamaha', 'suzuki']

추가

.append() 함수를 사용하여 새로운 요소 추가

#adding elements

motorcycles = ['honda', 'yamaha', 'suzuki']
motorcycles.append('ducati')
print(motorcycles)
----------------------------------------------
['honda', 'yamaha', 'suzuki', 'ducati']

비어있는 List에 elements 추가

motorcycles = []
print(motorcycles)
motorcycles.append('honda')
motorcycles.append('yamaha')
motorcycles.append('suzuki')
print(motorcycles)
-------------------------------------
[]
['honda', 'yamaha', 'suzuki']

원하는 순서에 element 추가

#inserting elements

motorcycles.insert(1, 'ducati') #method = obeject.arg
print(motorcycles)
---------------------------------------------------------
['honda', 'ducati', 'yamaha', 'suzuki']

#inserting multiple elements
motorcycles[1:1] = ['hysung', 'daerim']
print(motorcycles)
--------------------------------------------
['honda', 'hysung', 'daerim', 'ducati', 'yamaha', 'suzuki']

#List 의 값 삭제

del statement

#removing elements
#'del(delete)' statement
print(motorcycles)
del motorcycles[1]
print(motorcycles)
--------------------------------------
['honda', 'hysung', 'daerim', 'ducati', 'yamaha', 'suzuki']
['honda', 'daerim', 'ducati', 'yamaha', 'suzuki']

# 랜덤으로 값 출력 .pop()

#pop method - random output
print(motorcycles.pop())
print(motorcycles)
----------------------------
suzuki
['honda', 'daerim', 'ducati', 'yamaha']

@ 파이썬 오름차순, 내림차순 정렬

#리스트.sort()

기본값: .sort(reverse=False)
오름차순: .sort(reverse=False)
내림차순: .sort(reverse=True)

#organizing list
#sort() << ordering list
motorcycles.sort()
print(motorcycles) #alphabetically
motorcycles.sort(reverse = True)
print(motorcycles)
-----------------------------------------
['daerim', 'ducati', 'honda', 'yamaha']
['yamaha', 'honda', 'ducati', 'daerim']

#reversing the order
motorcycles.reverse()
print(motorcycles)
---------------------------------
['daerim', 'ducati', 'honda', 'yamaha']

@ for문 | 반복문

[1]

for 변수 in 객체:

실행문

[2]

for 카운터변수 in range(반복횟수):
실행문

for 반복문은 리스트, 배열, 문자열 또는 range() 안에 있는 모든 값들에 대한 코드 블록을 반복한다.
for 반복문 작성을 간소화하기 위해 range()를 사용할 수 있다.

https://white-board.tistory.com/132

자바와 파이썬의 for문 차이

참고: https://leetcode.com/problems/longest-repeating-character-replacement/ Longest Repeating Character Replacement - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your

white-board.tistory.com

#print each item in a list
magicians = ['alice',' david', 'carolina']
for magic in magicians: #define for loop
  print(magic) #must cotain indent
print(magicians)
--------------------------------------------------
alice
david
carolina
['alice', 'david', 'carolina']

#actions outside the loop NOT repeated
magicicans = ['alice', 'david', 'carolina']
for magician in magicians:
  print(f"{magician.title()}. that was a great trick!")
print("Thank you. everyone. That was a great magic show")
----------------------------------------------------------
Alice. that was a great trick!
David. that was a great trick!
Carolina. that was a great trick!
Thank you. everyone. That was a great magic show

# range() 숫자 생성하는 함수

#making numerical lists
#range(): generates a series of numbers
for value in range(1,5): #off-by-one
  print(value)
--------------------------------------
1
2
3
4

for value in range(6):
  print(value)
-----------------------
0
1
2
3
4
5

# range()로 list에 값 넣기

list(range())
list(range(start, stop, step))

#convert range into a list
numbers = list(range(6))
print(numbers)
---------------------------
[0, 1, 2, 3, 4, 5]

#define step size 
#(1~6의 숫자에서 2씩 증감하는 값)
# range(start,stop,step << 증감 값)

odd = list(range(1, 6, 2))
print(odd)
---------------------------------
[1, 3, 5]

#create list of squares
squares = []
for value in range(1,11):
  square = value ** 2 #제곱
  squares.append(square)
print(squares)
----------------------------
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

#List에서의 부분집합

elements 일정 부분 출력하기

#"slice" to work with part of a list << 'subset' (부분집합)
players = ['charles', 'martina', 'michael', 'rose', 'eli']
print(players[0:3]) #off-by-one
print(players[1:4])
------------------------------------------------------------
['charles', 'martina', 'michael']
['martina', 'michael', 'rose']

#기본적으로, elements는 0부터 시작한다.
print(players[:4])
print(players[2:])

#fast three elements: NO off-by-one
print(players[-3:]) 

#off-by-one REVERSE
print(players[-3:-1]) 
--------------------------------------------------------
['charles', 'martina', 'michael', 'rose']
['michael', 'rose', 'eli']
['michael', 'rose', 'eli']
['michael', 'rose']

#Tuple

리스트(list)는 가변(mutable)하는 객체(object)이지만, 튜플(tuple)은 불변(immutable)한 객체이다.
가변 객체는 요소에 대한 수정, 삭제, 변경 등이 가능하지만, 불편 객체는 요소에 대한 수정, 삭제, 변경이 불가하다.

(1) tuple(), () 로 생성
(2) 혹은 , 로 생성

dimensions = (200,50) #list:[], tuple:()
print(dimensions)
print(dimensions[0])
print(dimensions[1])
-----------------------------------------
(200, 50)
200
50

index로 tuple의 elements 변경하기 (불가)

변경할 수 없는 Tuple 값을 변경시도하면 'TypeError'가 발생한다.

tuple의 elements를 새로 덮어쓰기 (가능)

[Python] 파이썬 기초 (1)

nock_ji — Tue, 2 Apr 2024 02:56:55 +0900

message = 'Hello, Python!' #variable = value
print(message)
------------------------------------------------
> Hello, Python!

# 변수 이름을 지정할 때의 Rules

문자, 숫자, 밑줄만 사용
- 문자_숫자; data_1; (o)
- 숫자_문자; 1_data; (x)
공백 허용 안됨
변수 이름이 길더라도 알아볼 수 있도록 하기 'name' (o) / 'n', 'nm' (x)
소문자 'l'과 대문자 'O'는 되도록 지양, 1과 0과 혼동할 수 있음

# NameError

내가 생성한 변인과 호출하는 변인이 일치하지 않는 경우

# 문자 표현 Method

strings << letter/character variable

use quotation marks, single '', double ""

name = 'rok-ju park'
print(name.title()) #Rok-Ju Park
print(name.upper()) #ROK-JU PARK
print(name.lower()) #rok-ju park

# f-string

문자열 맨 앞에 f를 붙이고, {중괄호} 안에 직접 변수 이름이나 출력하고 싶은 것을 넣는다.

f'문자열 {변수} 문자열'

[1]

# 문자열 맨 앞에 f를 붙이고, 출력할 변수, 값을 중괄호 안에 넣는다.

s = 'coffee'
n = 5
result = f'저는 {s}를 좋아합니다. 하루 {n}잔 마셔요.'
print(result)
---------------------------------------
저는 coffee를 좋아합니다. 하루 5잔 마셔요.

[2]

first_name = 'rok-ju'
last_name = 'park'
full_name = f'{first_name} {last_name}'
print(full_name.title())
---------------------------------------
Rok-Ju Park

https://blockdmask.tistory.com/429

[python] 파이썬 f-string (문자열 포매팅 방법 3)

안녕하세요. BlockDMask 입니다. 오늘은 파이썬 문자열 포매팅 방법 % 서식문자, str.format, f-string 이 세개 중 마지막인 f-string에 대해서 알아보려고 합니다.% 서식문자 [바로가기] str.format [바로가기]

blockdmask.tistory.com

# Tab 탭 추가 \t

#adding space
#tap
print('python')
print('\tPython') #tap 기능: \t
-------------------------------
python
	Python

# 새로운 줄 만들기 \n

#add new lines
print('Languages:\nPython\nR\nC++\nJavaScript')
------------------------------------------------
Languages
Python
R
C++
JavaScript

# 공백 없애기

favorite_language = ' python '
favorite_language.rstrip() #strip space on the right side
favorite_language.lstrip() #strip space on the left side
favorite_language.strip()
-----------------------------------------------
' python '
' python'
'python '
'python'

# SyntaxError

문자열이 포함된 구문 오류
인용구가 있을 때 따옴표를 사용 X

# Numbers

#interger << 정수
#can do +, -. *, /
2 * 3 #6

#** = exponent << 지수
10 ** 6 #1000000

#floats: number with a decimal point
0.1 + 0.2 #some wired arbitrary number > 0.300000000000004

#always returns floats after division
4 / 2 #2.0
1 + 2.0 #3.0

#use underscores for large numbers
earth_age = 14_000_000_000 #14000000000
earth_age = 140_00_00_00_00 #14000000000

# Multiple Assignments

x, y, z = 0, 1, 2

[Python] 파이썬 개발 환경 Google Colab 구글 코랩

nock_ji — Fri, 29 Mar 2024 02:53:47 +0900

Google Colab이란?

Google Colab은 구글이 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경이다.

이를 통해 사용자는 브라우저를 통해 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있다.

Colab은 무료로 제공되며 사용자는 구글 계정만 있으면 어디서든 접근할 수 있다.

주요 특징

클라우드 기반: 로컬 환경에 종속되지 않고 인터넷을 통해 어디서든 Colab에 접속하여 작업할 수 있다.
GPU 및 TPU 지원: Colab은 GPU 및 TPU를 사용하여 머신러닝 및 딥러닝 작업을 가속화할 수 있습니다.
공유 및 협업: 구글 드라이브와 같이 Colab은 다른 사용자와 쉽게 공유하고 협업할 수 있다.

❗️ Colab을 사용하는 이유

데이터 사이언스 및 머신러닝 학습
데이터 사이언스 및 머신러닝 작업을 위한 훌륭한 환경을 제공한다. 머신러닝 모델을 훈련하고 시각화하는 등의 작업을 수행할 수 있다.
접근성
Colab은 브라우저만 있으면 언제든지 접근할 수 있으므로 특정 환경에 구애받지 않고 작업을 진행할 수 있다.
공유 및 협업
Colab 노트북은 다른 사용자와 공유하여 협업할 수 있으므로 팀 프로젝트나 교육 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

Colab 주소

https://colab.google/

colab.google

Colab is a hosted Jupyter Notebook service that requires no setup to use and provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs. Colab is especially well suited to machine learning, data science, and education.

colab.google

https://medium.com/google-colab

Google Colab – Medium

Free hosted Jupyter notebooks, making it easy to experiment, iterate, and collaborate.

medium.com

[AI 이미지 생성] Stable Diffusion 설치 방법 (Mac M1 webui)

nock_ji — Wed, 28 Jun 2023 06:56:09 +0900

Stable Diffusion 설치 방법 (Mac M1)

Stable Diffusion 설치 과정을 공유합니다.

제 사양은 Mac 맥북 M1 이고, 첨부한 링크에 따라 순서대로 진행하면 됩니다.

1. Brew Site 설치하기

먼저 아래 링크를 참고해 Brew Site를 설치해줍니다.

[Mac] brew install . brew 설치하기

Linux의 apt-get 이나 yum 같은 패키지 매니저입니다. Brew site https://brew.sh/index_ko Homebrew The Missing Package Manager for macOS (or Linux). brew.sh 위 사이트에 설명이 다 나와있지만 간단히 설명하면 아래 명령어를

hello-bryan.tistory.com

2. Warning 에러가 나는 경우

Warning: /opt/homebrew/bin is not in your path. 에러가 나면

설치 이후 제대로 설치가 되었는지 확인하는 brew --version 명령어도 먹히지 않습니다.

Warning: /opt/homebrew/bin is not in your PATH에 나와 있듯이, 아직 PATH 에 등록이 되지 않아서 그렇습니다.

이는 아래 명령어를 입력해서 해결할 수 있습니다.

	echo 'export PATH=/opt/homebrew/bin:$PATH' >> ~/.zshrc

헷갈리신다면, 이 링크를 참고해 해결하시기 바랍니다.

Mac 에 brew 설치하기 및 warning: /opt/homebrew/bin is not in your path. 에러 해결

Homebrew 란? Ruby와 Git 으로 개발된 MacOS용 패키지 매니저입니다. 간단하게 mac에 뭔가 설치할때, terminal 에 명령어 한 줄 입력 만으로 설치하게끔 해줍니다.mac을 사용하신다면, 선택이 아닌 필수 입

shanepark.tistory.com

3. webui 저장소를 만들고, 필요한 모델들을 다운 받습니다.

모델들을 다운받고, 폴더에 잘 옮기는 게 중요합니다.

3개의 파일의 용량은 총 12GB를 넘기니, 메모리 확인 후 설치하는 것을 추천드립니다.

[Stable Diffusion] WebUI Mac M1 에서 실행해보기

제 Mac 에서 webui 실행해서 생성한 이미지 입니다. 1. Brew 설치는 이전 글 참고 https://hello-bryan.tistory.com/223 [Mac] brew install . brew 설치하기 Linux의 apt-get 이나 yum 같은 패키지 매니저입니다. Brew site https

hello-bryan.tistory.com

4. 설치 완료 후 Stable Diffusion 경로로 접속하기

설치가 완료되면 local URL이 나타나고, http://127.0.0.1:7860 해당 경로로 접속이 가능하면 완료입니다.

이제 여러 프롬프트를 이용해서 webui 기능을 사용할 수 있습니다. 다음은 사용법/사용기에 대한 글을 작성해보겠습니다!

[ZEP Script] 채팅 텍스트 이벤트

nock_ji — Sun, 4 Sep 2022 17:06:26 +0900

[ZEP Script] Player 접속

- 채팅 입력 시, 상단 라벨 띄우기
- 유저 닉네임 + 채팅 텍스트 값 띄우기
- Player가 특정 텍스트 값 입력 ➡️ 특정 이벤트 실행
- onSay

채팅 입력 시, 상단 라벨에 띄우기

//플레이어의 채팅 text를 상단 라벨에 띄움
App.onSay.Add(function(player, text){

    App.showCenterLabel(text);

})

유저 닉네임 + 채팅 텍스트 값 띄우기

onSay 메소드를 통해 Player의 이름 & 텍스트 값을 받아올 수 있다

//플레이어의 채팅 text를 상단 라벨에 띄움
App.onSay.Add(function(player, text){

    let message = player.name + '님이 ' + text + '(이)라고 말했습니다';
    App.showCenterLabel(message);

})

Player가 특정 텍스트 값 입력 ➡️ 특정 이벤트 실행

App.onSay.Add(function(player, text){

    if(text == 'speed up'){
        player.moveSpeed = 400;
    }
    if(text == 'speed down'){
        player.moveSpeed = 30;
    }
    player.sendUpdated();
    
})

채팅 입력 예제

‍ 초성 게임

https://teamzep.notion.site/512483e4da3248d99321ae395c46d562

초성 퀴즈 예제

1) 파일

teamzep.notion.site

[ZEP Script] Player 접속

nock_ji — Sun, 4 Sep 2022 16:34:00 +0900

[ZEP Script] Player 접속

- Player가 맵에 진입했을 때
- 상단 문구 띄우기
- Player 속도 설정
- Player 상단 노란색 명칭 표시 (타이틀) + 랜덤
- Sprite Sheet (아바타 이미지) 변경

ZEP Script 라이프사이클

https://teamzep.notion.site/ZEP-Script-Guide-ver2-0-65073788981544deafa5ce5f8a5513cc

ZEP Script Guide (ver2.0)

A new tool for teams & individuals that blends everyday work apps into one.

teamzep.notion.site

Player가 맵에 진입했을 때

App.onJoinPlayer.Add(function(player){

//플레이어 진입 시, 실행 될 코드

})

접속 시, 상단 문구 띄우기

App.onJoinPlayer.Add(function(player){

App.showCenterLabel("Hello Zep") //Hello Zep 띄우기

})

❓초 설정하기

❓연속으로 라벨 띄우기 (Hello Zep ➡️ Welcom to Zep World ➡️ ...)

❓음성 플레이하기

Player 속도 설정 (증가)

App.onJoinPlayer.Add(function(player){

player.moveSpeed = 300; //player 속도를 300으로 설정
player.sendUpdated(); //프레임 단위로 송출 (속도 설정할 때 필수)

})

❓특정 키 값을 입력받았을 때 속도 변화 주기, 다시 입력 받으면 원래대로 돌아오기

닉네임 상단에 노란색 명칭 표시

App.onJoinPlayer.Add(function(player){

player.title = "ZEP 피플";

})

랜덤하게 명칭 표시하기

App.onJoinPlayer.Add(function(player){

let mbtis = ["ENFP", "ESTJ", "INFP", "ISTP"]; //닉네임 배열

//랜덤 변수 = 정수값(랜덤 함수 * 배열의 길이) 
let mbtisRandom = Math.floor(Math.random() * mbtis.length); 

//랜덤값 출력
player.title = mbtis[mbtisRandom];
  
})

❓특정 위치에 도달했을 때, 알맞은 명칭 부여

❓특정 조건 (닉네임, 이메일)에 따라 명칭 부여 - 각 조건을 어디서 읽어오는지 확인

Sprite sheet 변경하기 (아바타 이미지)

//아바타 이미지 변경 함수, 하나의 변수로 정의
let spartan = App.loadSpritesheet('spartan.png', 64, 96, {
    left: [0,1,2,3],
    up: [0],
    down: [0],
    right: [0,1,2,3]
}, 8); 

//player 접속
App.onJoinPlayer.Add(function(player){

//spartan 이미지로 변경
player.sprite = spartan; 

})

[구글 애널리틱스 고급] chapter 1. 데이터 수집 및 처리

nock_ji — Sun, 3 Jul 2022 17:17:36 +0900

고급 Google 애널리틱스

- Google 애널리틱스 데이터 수집

- 사용자 및 세션 분류하기

- 구성 설정 적용하기

- 데이터 저장하기 및 보고서 만들기

- 측정 계획 수립하기

[1] 데이터 수집 및 처리

애널리틱스 추적 코드

추적하는 웹사이트의 도메인을 사용하여 보고소에 도메인이 '사이트'로 지정

추적코드가 설치되어 있으면 Google 애널리틱스가 웹사이트와 관련 하위 도메인의 쿠키를 사용자의 브라우저에 설치

웹사이트에서 사용자 상호작용이 발생할 때마다, 추적코드가 '조회'를 애널리틱스로 전송

조회 : 사용자와 관련된 매개변수가 있는 URL 문자열

URL 문자열 : 조회를 실행한 사용자와 관련된 유용한 정보가 애널리틱스로 전송됨

설정된 언어, 페이지 이름, 기기 해상도, 사용자 식별자 (신규-재사용자 구분)

유형 (3가지)

- 페이지뷰 조회 : 추적코드가 삽입된 웹페이지가 로드될 때 실행 (가장 일반적 유형)

- 이벤트 조회 : 웹사이트의 특정요소와 상호작용하는 매 순간을 추적 (동영상 재생, 특정 URL, 회전식 제품 목록의 클릭 추적)

데이터 매개변수 전송(4개) : 이벤트액션, 카테고리, 라벨, 값

- 거래 조회 : 전자상거래 구매 관련 데이터, 구매 제품, ID, 재고보관단위(SKU) 정보

[2] 사용자 및 세션 분류하기

데이터 처리 초반 과정

1단계 : 신규사용자와 재사용자 구분

주의할점

세션에서 쿠키를 통해 고유한 사용자 인식 -> 웹브라우저에서 쿠키가 삭제나 차단되면 사용자 정보가 사라짐 -> 다음 접속에서 새로운 사용자로 인식
여러 세션에 걸처 사용자 인식 -> 동일한 기기의 동일한 브라우저에서 발생한 세션이어야 함

2단계 : 사용자가 사이트에 참여한 시간인 세션으로 조회를 분류 (다른 조회가 기록되지 않으면 30분 후에 종료)

세션으로 분류되는 방식

홈페이지 방문 후 클릭 없이 이탈 -> 세션 1회에 '페이지뷰' 조회 1회가 발생됐다고 기록
홈페이지 방문 후 동영상 재생 (이벤트조회)클릭 -> '페이지뷰' + '이벤트' = 조회 2회 발생
홈페이지 방문 후 다른 웹사이트 30분 이상 이용, 다시 돌아와서 이벤트조회 클릭 -> 개별 세션 3회 발생

3단계 : 추적코드의 데이터를 다른 데이터 소스와 결합

외부시스템의 데이터를 추가하는 방법

측정 프로토콜 이용 -> POS(판매지점), 키오스크와 같은 웹 연결하여 데이터 수

[3] 구성 설정 적용하기

데이터 구성 규칙 설정하기

구성종류 : 데이터 필터, 목표, 데이터 분류, 맞춤 측정기준, 맞춤 측정항목, 데이터 가져오기

- 필터가 필요한 경우 (2가지)

보기에 표시되는 데이터를 변환하려는 경우
고객 데이터에 대한 보기에서 내부 직원 트래픽을 제외하려는 경우

- 목표 4가지

도달 / 페이지뷰 목표 : 웹사이트에서 사용자가 특정 페이지를 조회하는 것
이벤트 목표 : 이벤트로 정의된 특정 행동을 실행하는 것
기간 목표 : 세션이 일정 시간 이어지는 것
세션당 페이지 수 / 화면수 목표 : 사용자가 한 세션에서 일정 수 이상의 페이지를 조회하는 것

-> 목표 달성, 목표 가치, 목표 전환율 계산

- 맞춤측정기준 : 표준 보고서의 보조측정기준 + 맞춤 보고서의 기본측정기준 + 세그먼트로 사용

- 맞춤측정항목 : 비즈니스에 해당하는 측정항목 데이터 그룹 지정 -> 보고서 전체에서 측정기준으로 적용

[4] 데이터 저장하기 및 보고서 만들기

주요 측정항목의 집계방식

페이지에 머문 시간 : 페이지뷰 조회의 시각을 포착 -> 다음 페이지 뷰 조회의 시각에서 뺌
세션당 페이지 수 : 사용자가 세션에서 발생시킨 순 페이지뷰 조회수의 평균값
평균 세션 시간 : 첫 번째 조회부터 마지막 조회까지 이어진 평균 시간
이탈률 : 사이트에서 상호작용을 한 번만 발생시킨 사용자 분석

데이터를 처리할 때 각 측정기준 및 측정항목에 적용할 범위 지정

범위가 동일한 측정기준과 항목만 쌍으로 연결 가능

[5] 측정 계획 수립하기

비즈니스의 목표와 목표의 성과 측정 방법 정하는 것은 필수적이다

거시 전환 : 구매와 같은 넓은 비즈니스 목표

미시 전환 : 기본 목표에 도달하도록 유도, 거시전환에 근접하도록 유도하는 것 (알림신청, 쿠폰 받기 등)

거시전환과 미시전환을 정의 -> 측정계획 세우기 가능

측정계획요소

비즈니스 목표, 다양한 전략, 전략 전술, 거시전환 / 미시전환, 애널리틱스 설정 방법

비즈니스 목표
전략
세부전략	세부전략
핵심성과지표 (측정항목)	핵심성과지표(측정항목)
브랜드 상품 추천 늘리기	전환율 늘리기
브랜드 상품 페이지를 방문하는 신규 사용자 증가	총 거래 늘리기
브랜드 상품 페이지뷰 증가	총 상품 수익 늘리기
세그먼트 (측정기준)
고객인구통계
트래픽소스
기기 유형
사용자 카테고리

녹지의 코딩노트

[데이터 시각화] 연속형 변수 시각화

Spread

Visualizing Continuous Variables (연속형 변수 시각화)

[데이터 시각화] colab에 seaborn 설치/시작하기

구글 Colab에서 Seaborn을 설치하고 시작하는 방법

@ Data frame

[데이터 시각화] Seaborn에 대하여

@Seaborn

? matplotlib (2002)

시각화에 2가지 방법이 있음

? Seaborn (2012)

[Python] 파이썬 기초(2)

@Data Class Type

# List[ ], index

#List 의 값 변경 / 추가

#List 의 값 삭제

# 랜덤으로 값 출력 .pop()

@ 파이썬 오름차순, 내림차순 정렬

#리스트.sort()

@ for문 | 반복문

# range() 숫자 생성하는 함수

# range()로 list에 값 넣기

#List에서의 부분집합

#Tuple

[Python] 파이썬 기초 (1)

# 변수 이름을 지정할 때의 Rules

# NameError

# 문자 표현 Method

# f-string

# Tab 탭 추가 \t

# 새로운 줄 만들기 \n

# 공백 없애기

# SyntaxError

# Numbers

# Multiple Assignments

[Python] 파이썬 개발 환경 Google Colab 구글 코랩

Google Colab이란?

❗️ Colab을 사용하는 이유

Colab 주소

[AI 이미지 생성] Stable Diffusion 설치 방법 (Mac M1 webui)

Stable Diffusion 설치 방법 (Mac M1)

1. Brew Site 설치하기

2. Warning 에러가 나는 경우

3. webui 저장소를 만들고, 필요한 모델들을 다운 받습니다.

4. 설치 완료 후 Stable Diffusion 경로로 접속하기

[ZEP Script] 채팅 텍스트 이벤트

[ZEP Script] Player 접속

- 채팅 입력 시, 상단 라벨 띄우기- 유저 닉네임 + 채팅 텍스트 값 띄우기- Player가 특정 텍스트 값 입력 ➡️ 특정 이벤트 실행- onSay

[ZEP Script] Player 접속

[ZEP Script] Player 접속

- Player가 맵에 진입했을 때- 상단 문구 띄우기- Player 속도 설정- Player 상단 노란색 명칭 표시 (타이틀) + 랜덤- Sprite Sheet (아바타 이미지) 변경

ZEP Script 라이프사이클

[구글 애널리틱스 고급] chapter 1. 데이터 수집 및 처리

고급 Google 애널리틱스

- Google 애널리틱스 데이터 수집

- 사용자 및 세션 분류하기

- 구성 설정 적용하기

- 데이터 저장하기 및 보고서 만들기

- 측정 계획 수립하기

[1] 데이터 수집 및 처리

[2] 사용자 및 세션 분류하기

[3] 구성 설정 적용하기

[4] 데이터 저장하기 및 보고서 만들기

[5] 측정 계획 수립하기

- 채팅 입력 시, 상단 라벨 띄우기
- 유저 닉네임 + 채팅 텍스트 값 띄우기
- Player가 특정 텍스트 값 입력 ➡️ 특정 이벤트 실행
- onSay

- Player가 맵에 진입했을 때
- 상단 문구 띄우기
- Player 속도 설정
- Player 상단 노란색 명칭 표시 (타이틀) + 랜덤
- Sprite Sheet (아바타 이미지) 변경