엑셀 별 통합 지표
데이터 통합 Python.xlsx와 Java.xlx의 확장자도 다르고 지표도 다른 상황에서 각 파일을 하나의 시트로 통합해 관리하기 위해 작성했다. 원하는 지표만 추출해 표준화하고 자동으로 집계하여 result.xlsx에 저장한다. *이 전 글에서는 여러 엑셀 파일들을 하나의 엑셀 파일에 관리하기 위해 여러 시트들을 활용해 관리했었다. ...
데이터 통합 Python.xlsx와 Java.xlx의 확장자도 다르고 지표도 다른 상황에서 각 파일을 하나의 시트로 통합해 관리하기 위해 작성했다. 원하는 지표만 추출해 표준화하고 자동으로 집계하여 result.xlsx에 저장한다. *이 전 글에서는 여러 엑셀 파일들을 하나의 엑셀 파일에 관리하기 위해 여러 시트들을 활용해 관리했었다. ...
통합 파일 작성하기 기존 형식의 엑셀 파일(results.xlsx)에 여러 개의 엑셀 파일 내 데이터를 하나의 엑셀 파일에 자동으로 통합하고 수식과 서식을 자동으로 정리하는 프로세스를 구축했다. *첨부한 이미지들은 이해를 돕기 위해 임의로 작성했다. 주요 단계 1. 기존 엑셀의 데이터를 삭제 (수식은 유지하기위해 첫번째 행 제거x) 2. 최...
pywin32 엑셀 파일을 열어 특정 지표를 가져오는 과정에서 module 'win32com.gen_py.00020813-0000-0000-C000-000000000046x0x1x9' has no attribute 'CLSIDToClassMap' 라는 오류가 떴다. stackoverflow 를 참고해 오류를 해결했다. python -c "im...
자동화 Python 기본 문법 및 개념 파일 실행 __name__ == "__main__" 해당 파이썬 파일이 직접 실행될 때만 그 안의 코드를 실행하도록 하는 구문 다른 파일에서 import할 경우에는 실행되지 않는다. Import 다른 파일에서 실행할 때 import 구문으로 가져오기 위해 파일명을 간단하게 작성 # a.py def ...
데이터 전처리 & 분석 데이터 : 2025.08.01 ~ 2025.08.29 (임의 생성 데이터) random.randint, random.choice 활용 지표 계산 : CTR, CPC, 전환율, CPA, ROAS, CPM 전처리 : INF → NaN → 0 대체, 반올림 처...
SQL ORDER 데이터 분석 최신 날짜 데이터 확인하기 SELECT * FROM orders ORDER BY order_date DESC LIMIT 100; 데이터가 많아 로딩하는게 시간이 많이 소요되어 limit로 제한을 두었다. 데이터는 25.06월까지 존재한다. 6 ~ 8월 데이터를 확인하기 위해 2024년의 데이터를 가지고 진행했다. ...
획득을 사용자 획득과 트래픽 획득 두 종류로 구분한다. 사용자 획득은 사람 단위이며 트래픽 획득은 세션 단위다. ex) 한 명의 사람이 총 5번 방문했다면 사용자 획득은 1(명의 사람), 트래픽 획득은 5(번의 방문)가 된다. 사용자가 웹사이트에 방문하여 세션이 시작되면 session_start 이벤트를 실행, 해당 사용자가 처음 방문...
Excel 데이터 구조 시트 목록: info, date, 출고, 입고, 반품 특징 정리 idx가 같으면 fruit, date도 같다. idx, fruit가 같아도 location은 다를 수 있다. type은 입고, 출고, 미출고, 반품이 있다. date는 입고 날짜를 의미 중복 데...
Jupyter Notebook에서 No Kernel로 인해 실행이 되지 않았다. stack overflow를 보고 해결했다. Anaconda Prompt 에서 아래와 같이 입력 후 실행되었다. python -m pip install --upgrade setuptools python -m ensurepip --upgrade python -m pi...
Kaggle의 e-commerce-customer-for-behavior-analysis 데이터를 가지고 진행했다. 데이터 가져오기 및 확인 import pandas as pd df = pd.read_csv('ecommerce_customer_data_large.csv') df.head() # df.tail() in...