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일상적인 업무에서 쿼리를 짜다 보면, 합계를 구하고 싶을 때가 정말 많다. 예시로 DEPT 테이블의 부서명 컬럼을 기준으로 해당 부서에 속한 사원들의 총 급여를 구하려면 쿼리를 어떻게 짜야할까? 확장 GROUP 함수를 모른다면, 다음과 같이 작성했을 것이다.SELECT B.DNAME , SUM(A.SAL) FROM EMP A , DEPT B WHERE A.DEPTNO = B.DEPTNO GROUP BY B.DNAME UNION ALLSELECT NULL , SUM(A.SAL) FROM EMP A ORDER BY 1;  위 방식이 틀렸다는 것은 아니다. 하지만 확장 GROUP 함수를 쓴다면 다음처럼 간략하게 표현 가능하다.SELECT B.DNAME , SUM(A.SAL) ..

설정하고자하는 프로젝트 경로 내 .settings 폴더로 이동C:\SEED128\SEED128\.settings만약 해당 폴더가 보이지 않는다면, 숨김처리 되어 있을 수도 있으니 보기 - 표시 - 숨긴 항목 체크 해주면 된다.그 중 org.eclipse.wst.common.project.facet.core.xml 파일을 열어준다. 이 부분이 해당 프로젝트에 설정된 web module version이니 해당 버전과 같은 버전으로 설정해주면 된다. 이클립스에서 다른 버전으로 바꾸고 싶은데 안바뀔 때도 해당 파일에서 강제로 버전을 바꾸고 싶은 버전으로 바꿔주면 된다. 만약 위 파일이 수정되지 않는다면, 메모장을 작업관리자 모드로 열고 파일 열기로 해당 파일을 열어 수정하고 저장하면 된다.

우체국 Open API를 호출할 때, 암호화된 변수로 넘겨야 리턴을 받을 수 있어서 암호화/복호화 화면을 띄워놓고 테스트하는 것이 정신 건강에 이롭다. 구글링해보면 전부 php로만 만들어서 쓰고 있는데, java가 훨씬 익숙해서 java 버전으로 세팅해서 쓰고 있다. 가장 먼저 필요한 건 eclipse, jre, tomcat이 깔려있어야 한다. 현재 자신이 사용하는 환경에 맞게 적당한 버전을 사용하면 될 것 같다. 해당 포스팅은 위 나열된 IDE 및 java의 기초 세팅(시스템 변수 설정 등)이 되어있다는 전제 하에 진행된다.필자가 사용한 버전Eclipse : 2020-06 (4.16.0)     JRE : jre1.8.0_231Tomcat : apache-tomcat-8.5.40 우체국 API 사용 안..

[Python] 빅데이터 분석 기초 - 필터링 (Filtering)[Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing) 방대한 양의 데이터를 분석할 때 필요한 데이터만 추출하기 위해선 별도의 인덱싱이 필요하다. 필수적인 과정은 아니지만 데이터 시각화를 진행할xl-shine.tistory.com [Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing)[Python] 빅데이터 분석 기초 - 필터링 (Filtering) [Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing) 방대한 양의 데이터를 분석할 때 필요한 데이터만 추출하기 위해선 별도의 인덱싱이 필요하다. 필수적xl-shine.tistory.com  인덱싱 된 데이터를 보기 편하게, 혹은 의도하는 수치를 보여주기 위해선..

[Python] 빅데이터 분석 기초 - 집계 (Aggregation)[Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing) 방대한 양의 데이터를 분석할 때 필요한 데이터만 추출하기 위해선 별도의 인덱싱이 필요하다. 필수적인 과정은 아니지만 데이터 시각화를 진행할xl-shine.tistory.com [Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing)[Python] 빅데이터 분석 기초 - 필터링 (Filtering) [Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing) 방대한 양의 데이터를 분석할 때 필요한 데이터만 추출하기 위해선 별도의 인덱싱이 필요하다. 필수적xl-shine.tistory.com  수월한 인덱싱을 위해 특정 데이터를 따로 추출하는 선행 작업이 필터링..

[Python] 빅데이터 분석 기초 - 필터링 (Filtering)[Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing) 방대한 양의 데이터를 분석할 때 필요한 데이터만 추출하기 위해선 별도의 인덱싱이 필요하다. 필수적인 과정은 아니지만 데이터 시각화를 진행할xl-shine.tistory.com [Python] 빅데이터 분석 기초 - 집계 (Aggregation)[Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing) 방대한 양의 데이터를 분석할 때 필요한 데이터만 추출하기 위해선 별도의 인덱싱이 필요하다. 필수적인 과정은 아니지만 데이터 시각화를 진행할xl-shine.tistory.com  방대한 양의 데이터를 분석할 때 필요한 데이터만 추출하기 위해선 별도의 인덱싱이 필요하다. 필..

[Python] 빅데이터 분석 기초 - 결측치 처리 (Missing Data Handling)데이터를 분석할 때 결측치 처리는 필수 과정이다. 결측치가 존재하는 상태로는 각 컬럼별로 잡히는 통계가 달라져 분석할 때 혼란을 야기할 수 있고, 추후에 데이터 시각화를 진행했을 때 신뢰xl-shine.tistory.com  결측치 처리 후 이상치까지 처리해야 비로소 클렌징이 끝난다. 이상치는 말그대로 '이상한' 데이터를 '정상적인' 데이터로 바꾸는 것이다. 대표적인 이상치 처리 방법에는, 범주형 변수 이상치 처리와 수치형 변수 이상치 처리가 있다. 이상치 처리 : 범주형 변수 이상치 처리 df['도로형태_대범주'].value_counts() 단일로 37918교차로 32242기타 4056주차장..

[Python] 빅데이터 분석 기초 - 이상치 처리 (Check the Outlier)[Python] 빅데이터 분석 기초 - 결측치 처리 (Missing Data Handling) 데이터를 분석할 때 결측치 처리는 필수 과정이다. 결측치가 존재하는 상태로는 각 컬럼별로 잡히는 통계가 달라져 분석할 때 혼란을xl-shine.tistory.com  데이터를 분석할 때 결측치 처리는 필수 과정이다. 결측치가 존재하는 상태로는 각 컬럼별로 잡히는 통계가 달라져 분석할 때 혼란을 야기할 수 있고, 추후에 데이터 시각화를 진행했을 때 신뢰도 있는 그래프를 표출하기 어렵다.df = pd.read_csv('data/02_seoul_accident_clean.csv')df.info() 사용한 자료는 공공데이터 포털에서 ..

Windows - Preferences - Java - formatter - NewProfile name 지정 후 Edit 화면에서 Tab policy : Spaces Only 선택Indentation Size = 들여쓰기 칸 수Tab size = 탭 칸  +추가Ant Formatting 시, Windows - Preferences - Ant - formatterIndentation에 Tab size를 설정해주고 Use tab character instead of spaces를 체크해준다.

편집MacWindows단어 다중 선택Cmd + DCtrl + D선택한 단어 모두 선택Cmd + Ctrl + GAlt + F3하나씩 선택 취소Cmd + UCtrl + U다중 선택 시 현재 단어 배제Cmd + KDCtrl + KD한 줄 선택Cml + LCtrl + L들여 쓰기Cmd + ]Ctrl + ]내어 쓰기Cmd + [Ctrl + [들여쓰기 맞춰서 붙여넣기Cmd + Shift + VCtrl + Shift + V들여쓰기 레벨이 같은 내용 선택Ctrl + Shift + JCtrl + Shift + J현재 줄 주석으로 만들기Cmd + /Ctrl + /현재 위치에서 주석 만들기Cmd + Alt + /Ctrl + Shift + /현재 줄을 다음 줄에 복사Cmd + Shift + DCtrl + Shift + D커서..