굴러가는 분석가의 일상

찾아주셔서 감사드립니다. 본 글에서는 LeetCode에서 선별한 SQL 50문제에 대해 풀이를 간략하게 적어보고자 합니다. 문의 사항이 있으시다면, 언제든지 댓글 남겨주세요! 더보기 SQL 50 - Study Plan - LeetCode SELECT 1. Recycable and Low Fat Products SELECT product_id FROM Products WHERE low_fats = 'Y' and recyclable ='Y' ORDER BY 1 ASC 너무 간단한 문제이므로, 상세한 설명은 생략하겠습니다. 2. Find Customer Referee SELECT Name FROM Customer WHERE COALESCE(referee_id,0) 2 CALESCE() 함수는 병합이라고 생각하..

실무 경험을 통해 설비 예지보전과 이상 탐지를 위한 다변량 통계적 공정 관리 관련하여 관심을 가지게 되었습니다. 파악된 센서 개소는 대략 몇천개 정도로 무수히 많았습니다. 단일 센서의 데이터 트렌드 분석은 MES에서 데이터를 끌어와 시각화 툴을 통해 파악할 수 있습니다. 하지만, 이상탐지를 기반으로 설비예지보전 및 SPC 진행하는 것에 대한 한계점이 있다고 생각했습니다. 수천 가지 센서 데이터의 전반적인 트렌드를 파악하는 것은 복잡한 과제입니다. 각 설비의 고유한 운영 패턴과 환경 파라미터의 변화를 고려하여 개별 센서 스펙을 설정하는 것이 현실적으로 매우 어렵기 때문입니다. 더불어, Noise/Normal/Abnormal의 대한 기준을 명확하게 나눌수 없는점이 가장 큰 Pain Point라고 생각했습니다..

문제 풀이 Brute Force 방식과는 달리 HashMap를 사용하게 된다면, 한번의 Iteration으로 결과 값 도출이 가능합니다. nums = [2,1,5,3] 배열과 target = 4 값이 주어졌다고 가정해보겠습니다. Value Index Difference Hashmap 2 0 4 - 2 = 2 (2,0) 1 1 4 - 1 = 3 (1,1) 5 2 4 - 5 = -1 (5,2) 처음으로 Target 값에서 각 배열의 element 차이를 구합니다. 이를 통해 도출되는 Difference 값이 중복되지 않았다면 Hashmap에 포함시켜주고, 중복 되어있다면 포함시키지 않습니다. Class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) ->..

*본 커널은 아래의 URL을 통해 참조하였습니다. 참고 부탁드립니다. https://www.kaggle.com/code/viveksrinivasan/eda-ensemble-model-top-10-percentile 1. 프로젝트 이해하기 캐글에서 소개한 Bike Share Demand는 Washington DC의 자전거 대여 수요에 대해 Regression으로 예측하는 것 입니다. 2. 데이터 이해하기 datetime - hourly date + timestamp season - 1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winter holiday - whether the day is considered a holiday workingday - whether the day is ..

문제 풀이 class Solution: def isValidSudoku(self, board: List[List[str]]) -> bool: rows = collections.defaultdict(set) cols = collections.defaultdict(set) squares = collections.defaultdict(set) # 1. 9X9 Grid 만든다 for r in range(9): for c in range(9): # 2. "."와 같이 비어있는 값이 있는지 파악을 합니다. 이에 빈칸이라면, 계속해서 loop를 돌립니다. if board[r][c] == ".": continues # 3. 중복되는 값이 있다면 loop를 종료 시킵니다. if(board[r][c] in rows[r] ..

문제 풀이 1. Brute Force 사용 num = [1, 2, 3, 1] Brute Force을 사용하게 된다면, 각각의 element들의 대해 비교를 해야하므로 비효율적 일 것 입니다. 이에, Time Complexity 차원에서 O(N^2) 일 것이고, Space Complexity 으로는 O(1) 일 것 입니다. 이러한 접근방법도 충분히 활용 가능하지만, Time Complexity 차원에서 효율적인 방안이 있을 겁니다. 2. Sorting 방법 사용 num = [1 ,2 ,3 ,1] num_sorted = [1, 1, 2, 3] num 이라는 array에 대하여 sorting을 하게 된다면, num_sorted 이라는 값이 적용 될 것 입니다. 이를 통해 한번만 iterate 해야된다는 장점이..