전체 글54 [태블로] 고객 세그먼트 비율 도넛 차트 만들기 이번에 '빅데이터 시각화'라는 강의를 들으면서 태블로를 처음으로 사용해 보게 되었는데요! 생각보다 사용법이 어렵지 않고 정말 다양한 시각화 도구가 있어서 재미있는 것 같습니다. 그래서 이번 글에서는 태블로를 사용해 도넛 차트를 그려 보려고 합니다. 도넛 차트를 만들기 전에 파이 차트는 다들 아실 텐데요. 말 그대로 파이 모양으로, 항목의 비율을 파악할 때 유용합니다. 하지만 파이차트는 전체 총합에 대한 값을 보여 주기 힘들다는 단점이 있습니다. 이럴 때 도넛차트를 활용하면 전체 합계를 표현하거나 추가적인 요약 및 텍스트를 삽입할 수 있습니다! 쉽게 생각해서 파이차트 위에 파이차트를 겹쳐 도넛 모양을 만드는 것입니다. 그럼 시작해 보겠습니다. 1. 이중축 만들기 파이차트 2개를 겹치려면 축도 2개가 필요하.. 2023. 4. 5. [실습] AWS 계정 정리 14장을 정리한 내용입니다. 지금까지 책의 몇 가지 실습을 진행해 보았습니다. AWS의 몇 가지 서비스들은 비용이 청구되기 때문에 실습이 끝나면 계정을 삭제하는 것이 좋습니다. 먼저 청구 중인 리소스를 확인하는 것부터 시작해 보겠습니다. 1. 요금이 청구되는 리소스를 식별하기 위해 AWS Billing 검토 먼저, 요금이 청구되는 리소스를 확인하기 위해 AWS 결제 콘솔을 검토하는 방법을 살펴보겠습니다. https://console.aws.amazon.com/billing/home 링크를 사용하여 AWS 결제 콘솔에 로그인합니다. 청구 및 비용 관리 대시보드 페이지 의 오른쪽에는 서비스별 월간 지출을 보여주는 시각적 개체가 있습니다. 지금까지 약 490원이 지출되었고 한 달 전체에 대한 예측이 565원인.. 2023. 3. 26. [실습] Amazon Comprehend로 리뷰 검토 13장 '인공 지능 및 머신 러닝 활성화'를 실습한 내용입니다. 지난 글에서는 여러 AI용 AWS 서비스 및 ML용 AWS 서비스를 알아보았습니다. 이번에는 AI 서비스 중 하나인 Amazon Comprehand를 직접 사용해 보는 실습을 진행하려고 합니다! 0. 실습 목적 대형 호텔 체인에서 근무하며 웹 사이트에 게시된 부정적인 리뷰를 식별하는 프로세스를 개발하는 임무를 맡았다고 상상해 봅시다. 매일 수백 건의 리뷰가 달릴 텐데, 새로운 리뷰가 게시될 때마다 하나하나 읽도록 하는 것은 시간이 많이 걸리겠죠? 저희는 Amazon Comprehend라는 서비스를 사용해서 작은 개념 증명(PoC) 테스트를 개발해 볼 것입니다. PoC가 성공적이라면, 게시된 리뷰를 Amazon Comprehend에 불러와 리.. 2023. 3. 25. [13장] 인공 지능 및 머신 러닝 활성화 13장 '인공 지능 및 머신 러닝 활성화'를 번역 및 요약한 내용입니다. 이번 주에 학습한 13장에서는 인공 지능(AI)과 ML이 조직에 중요한 이유와 여러 AI용 AWS 서비스 및 ML용 AWS 서비스를 알아보고 이러한 서비스가 다양한 유형의 데이터를 사용하는 방법을 검토하고 있습니다. 이론적인 부분은 간단히 요약해서 넘어가고, AWS 서비스를 사용한 간단한 실습을 진행해 보겠습니다. 1. 조직을 위한 ML 및 AI의 가치 이해 대규모 조직전문 산업은 고급 ML 기술을 사용하여 최첨단 ML 발전을 개발합니다. 이러한 기술의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 의료 임상 지원 결정 플랫폼 : 중앙 집중식 운영 센터, Cerner 기계 학습 생태계 플랫폼(Amazon SageMaker) 질병의 조기 발견 : 딥.. 2023. 3. 24. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 14 다음
