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스파르타코딩클럽최종프로젝트(게임) 최종프로젝트 TIL 11일차 - 인사이트 인사이트 벌써 3일차인것 같은데 중간발표회에서 얘기할 것을 찾고있다. 데이터에 감잡는데 2주정도 소요된것 같고 드디어 말할만한것을 찾은 하루였다 처음 데이터 분석가는 어떤걸 분석할지 정하고 그 분석을 하는 직업이라고 생각했는데 프로젝트를 하면서 느낀점은 뭘 해야할지도 정하기보단 데이터를 보면서 이것저것 하면서 말할만한 것들을 찾아내는 직업이라고 생각이 들었다 오늘 느낀점은 그렇고 이 내용은 튜터님하고 상담하면서 한번 물어봐야할것 같다. 오늘 데이터 분석으로 얻은 인사이트는 배틀그라운드의 주요 피해거리다 배틀그라운드를 하다보면 어떤 거리가 효율이 좋지? 이런생각을 누구나 해본적이 있을것이다 가까우면 자신의 위치를 들켜 안좋을수있고 너무 길면 자신의 위치는 걸리지 않으나 적중률이 떨어진다? 그렇다면 중간정도..
스파르타코딩클럽최종프로젝트(게임) 최종프로젝트 9일차 - 승리기여요소분석(큰 실수로 인사이트를 얻지는 못함) 오늘은 최종프로젝트 9일차 승리기여요소분석을 하며 시간을 보냈다팀아이디별로 분석을 하여 각 팀의 특성을 파악한후 그 팀이 강팀인지 약팀인지 판단하려고 했는데모든데이터로 분석한후 분석해보려고 하니 매치 id당 들어가는 팀이 달라 분석을 할수 없게되었다이 20개의 게임마다 매칭이 다 다른데 다 같은팀이라고 생각하고 분석을 하였다 일찍알아채서 다행인거 같다
스파르타코딩클럽최종프로젝트(게임) 최종프로젝트 8일차 TIL - open api를 사용해야하는 이유 # 캐릭터별 테이블 확인# 캐릭터이름으로 그룹화해서 열의 값의 개수 세기character_count = df.groupby('character.name').count()# 행 기준으로 결측 더하기 (하나라도 값을 가진다면 0으로 출력)missing_character = character_count.isnull().sum(axis=1)# 전부 결측값이 아닌 그룹 필터링filtered_character = missing_character[missing_character == 0].index# 유효한 그룹 포함하는 데이터 (유효한 행: 유효한 플레이어 이름)character_df = df[df['character.name'].isin(filtered_character)]# 모든 값이 결측인 열을 제거chara..

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