세가지 영웅 토르비온과 시메트라, 라이프위버를 살펴보려한다. 첫번째 토르비온. 여기서 우리는 1. 토르비온이 시즌1, 2 픽률은 3,4 시즌 대비 낮았지만 승률과 데미지 면에서는 높은 수치를 나타냈다.-> 이는 메타챔이였다는 반증과 패치 후 밸런스가 잡힌 것으로 파악됨.-> 현재에는 써봐야 사기챔이 아니다. 2. 유난히 실버구간에서는 데미지의 비율과 승률이 낮다. -> 왜? 3. 토르비온은 전시즌에 걸쳐 고티어로 갈수록 픽률이 높아졌다.-> 하지만 시즌이 거듭될수록 데미지 비중은 낮아지고 있고 승률도 고티어에서 뚜렷하게 높지않다. 시즌이 거듭되면서 숙련도 향상과 영웅의 성능을 확인할 필요성을 느꼈고 패치노트를 통해 확인 할 예정이다. 예를들어 다른 픽률이 높은 영웅을 찾았을때 그..
중복을 생각못했다.(근데 지역별 가구 주문 수를 세는건데 하나의 주문오더에 2개의 가구가 주문되어있으면 2개로 세어야하는거아님?) Category에 Furniture, Office, Tec 가 한개의 컬럼인데 피봇화 해야한다. case when 구문을 사용해야했다.Case when의 기본 구조CASE WHEN 조건식1 THEN 반환값1 WHEN 조건식2 THEN 반환값2 ELSE 기본반환값END 여기서 ELSE는 생략가능하고 생략할 경우에 NULL이 된다. select region as Region,count(distinct case when category='Furniture' then order_id else null end) as Furniture,count(distinc..
게임 도메인을 선호하는 나로서는 게임업계에 지원하기 위해미니 프로젝트라도 진행하면서 직무연관성.. 데이터분석을 하는 이유는 올바른 의사결정을 내리기 위함이다. 본 프로젝트에서는" 왜 우리는 그랜드마스터가 되지 못할까? "라는 지극히 개인적인 전적으로 나의 이야기이다. 데이터는 Kaggle의 overwatch2 데이터를 사용하였으며간단하게 소개하자면 티어별로 승률, 픽률, kda, 10분내힐량 등등 126개의 변수들이 소개되어있다.https://www.kaggle.com/datasets/mykhailokachan/overwatch-2-statistics Overwatch 2 statisticsoverwatch 2 seasons 1-4 statistics + quick playwww.kaggle.co..
어떤 생각을 가지고 프로젝트를 시작했고 어떤 방법이 프로젝트 주제에 맞겠다 판단했는지왜 이렇게 했어?라는 점을 계속해서 상기시키며 작성해보려 한다. 오늘은 데이콘에서 주최한 제 6회 대구 빅데이터 분석 경진대회에 대해 리뷰를 하려한다. 대략 7월말부터 2달간 진행했다. 6회에서는 분야별로 산업 에너지 등등 나눠져있었고 우리팀은 맨처음 에너지 부문에 도전했었다. 그러나 산업부문이 생각보다 인원이 미달이였는지 추가모집을 하였고 수상을 위해 산업분야에 추가로 분석계획서를 작성하여 분야를 바꿔 참가했다. 데이터를 분석한다는건 수집된 데이터를 가지고 인사이트를 도출하는 것이다. 우리는 대구 내에 이는 국가산업단지를 키워드로 산업단지 내 인프라 활성을 위해서 버스정류장..
관광 데이터 공모전에 도전하기 위해 2주간 진행했던 내용들 정리함현재는 취준에 집중하기 위해 중도하차함 📖 가설방한하는 외국인들이 지방으로의 접근에 이동수단에서 어려움을 겪는다.교통정보에 대한 정보가 부족하다. 💻 문제점문화체육관광부와 한국관광공사가 지난해 10월 31일부터 12월 6일까지 국내외 주요 여행앱을 분석한 결과, 한국을 방문한 외래 방문객이 한국 앱 사용을 시도했다가 이탈하는 비율이 글로벌 앱 대비 높다는 결과가 나옴서울 중심의 방한관광으로는 2000만명을 목표를 달성할 수 없어서 각 지역으로 관광객을 분산시킬 수 있는 정책이 필요하다.클룩에서 실싯간 고속버스 예매 서비스를 도입함클록에서 렌터카 예약수가 2022년 대비 3배 증가 💻 데이터공항별 월 운항 및 여객 통계(3년간)..
