20260331 TIL

📢 오늘의 목표

🚩코드카타를 통해 기본적인 코딩 역량을 키운다.

 

🚩 데이터 전처리 & 시각화 3강 강의를 들음으로써 데이터 분석 역량을 키운다.

 

🚩아티클 스터디를 하면서 데이터 분석 역량을 키울 수 있다.

---

📅 TIL

❇️Code Kata

😊 문제 23

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12943

프로그래머스

>

def solution(n):
    total_cnt = 0
    while n !=1:
        if total_cnt >= 500:
            return -1
        if n%2 == 0:
            n/=2
        else:
            n = n*3 +1
        total_cnt +=1
    return total_cnt

 

def solution(n):

➡️solution 함수를 n에 대한 함수로 정의한다.

 

total_cnt = 0

➡️ 초기 함수를 설정해준다.

 

 while n !=1:
        if total_cnt >= 500:
            return -1

➡️while 조건문으로 n값이 1이 될때까지 사이클을 돌리고 사이클이 500회가 넘어가면 값을 -1로 만든다.

 

   if n%2 == 0:
            n/=2
        else:
            n = n*3 +1
        total_cnt +=1
    return total_cnt

➡️조건문으로 짝수일때 2로 나누고, 홀수일때 3 곱하고 1을 더한다. 그리고 각 횟수에 대해 1회 사이클을 돌릴때마다 total_cnt 값이 1 증가한다.

🧠Feedback

❗while문을 작성할때 500회 조건을 까먹어서 오류가 났었다. 그래서 구글링을 통해 while 문의 조건에 대해 검색하고 교차 분석하여 수정하였다.

❇️데이터 전처리 & 시각화 3강

 

❇️Article study

💬요약

 

시각 정보 처리 과정을 이해하고 이를 이용하여 직관적인 데이터 시각화를 만드는 방법에 관해 작성한 기사입니다.

🔆 주요 포인트

❗ 콜린 웨어 박사에 의하면 우리의 뇌는 뚜렷한 시각 요소 파악하기 → 패턴 알아차리기 → 해석하기 3단계의 시각 정보 처리 과정을 거칩니다.

 

❗  무엇을 보자마자 주의를 기울이지 않아도 알아차리는 시각적 요소를 ‘전주의적 속성’이라고 하며 이를 사용한 예시로는 지진 데이터, 백신의 효과 데이터 등이 있습니다. 이들은 색의 명암과 색깔의 온도 등으로 데이터를 시각화합니다.

 

❗ 우리의 뇌가 사물의 형태를 지각하는 원리를 게슈탈트 원리라고 하며, 우리 뇌는 사물을 구성 요소로 분해하는 것보다 큰 전체를 이해하는 것이 더 쉽다는 의미입니다. 이 과정에서 가까이 위치하기, 비슷한 특징 가지기, 같은 방향 움직이기, 연결하기 등이 사용됩니다.

 

❗ 앞의 두 단계를 통해 우리의 뇌는 시각 정보를 습득하고 이 정보에 능동적인 의미를 부여합니다. 하지만 이렇게 이해한 정보는 부정확한 정보 일 수도 있기 때문에 이를 판단할 수 있는 눈이 필요합니다.

🧭 핵심 개념

*️⃣ 데이터 시각화

데이터를 그래프, 차트, 색상, 위치 등 시각적 요소로 표현해서 패턴·추세·이상치를 빠르게 이해하도록 만드는 방법.

*️⃣ 시각 요소

데이터를 표현하는 기본 재료들

*️⃣ 전주의적 속성

사람이 의식적으로 생각하기 전에 자동으로 인식하는 시각 정보

*️⃣ 근접성의 원리

가까이 있는 요소는 같은 그룹으로 인식

*️⃣ 유사성의 원리

색, 모양, 크기가 비슷하면 같은 그룹으로 인식

*️⃣ 공동 운명의 원리

같은 방향으로 움직이거나 변화하면 같은 그룹으로 인식

*️⃣ 균일한 연결의 원리

선이나 경계로 연결된 요소는 하나의 그룹으로 인식

✨용어 정리

*️⃣ 유저 테스팅

실제 사용자가 제품(웹, 앱, 대시보드 등)을 사용하는 과정을 관찰해서 문제점과 개선 포인트를 찾는 방법

*️⃣ 게슈탈트 원리

사람이 시각 정보를 개별 요소가 아니라 ‘전체 구조’로 인식하는 방식

🗯️고찰

데이터 분석 엔지니어에게 가장 중요한 역량은 데이터를 적절한 방법으로 시각화하여 듣는 이(ex 공정 책임자, 학생 등)에게 설득을 하는 능력입니다. 이 기사를 통해 우리의 뇌는 뚜렷한 시각 요소 파악하기 → 패턴 알아차리기 → 해석하기 3단계의 시각 정보 처리 과정을 통해 시각화 자료를 이해한다는 사실을 알 수 있었습니다. 특히 백신의 효과에 대한 시각화 자료를 보고 어떤게 좋은 시각화인지 알 수 있었습니다.