Grace's today

환경부 개편, 앞으로는 기후에너지환경부로지난 9월 10일, 이재명 정부가 환경부를 **‘기후에너지환경부’**로 개편했다. 기후위기 대응과 에너지 전환을 국가 아젠다의 중심이 되는 듯 하다. 의미있는 변화인가?하지만, 본 명칭 변경이 "공약 실행 발돋움"인지, 아니면 "부분적 포장"에 불과한지는 생각해봐야할 문제이다. 무엇보다 에너지 정책의 핵심인 원자력 정책은 산업통상자원부에 그대로 남아있다. 즉, 기후에너지환경부가 재생에너지·탄소중립 정책을 총괄한다고 하더라도, 원전 및 전력 공급 구조를 통합적으로 조정할 권한은 제한적일 수밖에 없다는 뜻이다. 그 결과, 기후정책과 에너지정책이 분리되어 따로 움직이는 비효율이 반복될 가능성이 높다. 탄소중립 기본계획에 흡수된 에너지정책을 기후에너지환경부가 가져가..

1. 통계학이란?1.1 정의내가 관심있거나 연구의 대상인 모집단의 특성을 파악하는 원리와 방법을 제공하는 학문이다. 1.2 기본절차 1) 모집단1의 일부 자료(표본) 수집2) 수집된 표본을 정리/요약/분석하여 표본의 특성 파악3) 표본의 특성을 활용해 모집단2의 특성에 대해 추론 1.3 모집단(population)이란?연구대상이 되는 모든 개체의 집단을 말한다. 이런 모집단 전체를 대상으로 조사하는 것을 전수조사라고 하며,예를들어 2010년까지는 총 인구에 대한 인구주태총조사를 실시했었다. 하지만, 대부분의 모집단은 너무 커서 조사하기에 어려움을 겪기 때문에, 여기서 일부 자료를 추출해 조사한다.이를 표본이라 한다. 1.4 표본(sample)이란?모집단의로 선택된 일부의 개체를 말한다. 우리는 표본..

💻 데이터 과학이란?１. 개념데이터에 근거하여 대상을 탐구하고 문제를 해결하려는 노력 2. 데이터 분석의 과정데이터 수집 → 데이터 전처리 → 데이터 분석 → 시각화💻 데이터 수집1. 데이터 수집 경로데이터 수집경로1차 자료1) 설문조사 : 종이 설문지 / 온라인 설문조사 도구 등 활용2) 내부데이터 활용 : 비식별화1.5차 자료크롤링(스크레핑)- 웹페이지의 데이터 수집- python, AI기반 노코드 크롤링 도구 등 활용2차 자료기존에 모아져 있는 외부데이터 수집- 공공 데이터, 통계청 자료, 패널 데이터 등 공개되어 있는 데이터 아카이브 활용3차 자료기존에 모아져 있고 일부 분석되어 있는 플랫폼을 통해 인사이트를 얻고 추가 데이터 분석 진행2. 데이터 수집2.1 설문지 작성1) 설문번호 포함2) ..

1. 단일 객체 저장하기import numpy as np#단일 객체 저장array = np.arange(0,10)np.save('saved.npy', array)#객체 불러오기result = np.load('saved.npy')print(result)[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 1) 저장저장하려는 객체가 단일 항목일 경우 np.save(file, arr)로 저장합니다. arr는 파일에 저장하려는 numpy의 배열을 말해요.실행을 누르면 해당 위치에 파일이 하나 저장된걸 보실 수 있답니다. 2) 불러오기np.load(file) 함수를 통해 객체를 불러올 수 있습니다.2. 복수 객체 불러오기import numpy as np#배열 생성array1=np.arange(0,10)array2=np.aran..

지난번 numpy 라이브러리로 배열에 대한 기초적인 지식을 다지고 배열을 만들어 보았습니다.[Basic Python] 005. numpy (1)오늘은 이 numpy를 통해 연산하는 방법을 공부해보려고 합니다.상수 연산과 배열끼리의 연산은 어떻게 진행되는지 공부해볼까요? 1. numpy 상수 연산import numpy as np#배열 만들기array = np.random.randint(1,10,size=4).reshape(2,2)print(array)#배열에 상수 곱하기result_array = array*10print(result_array)우리가 만든 2*2 배열은 아래와 같습니다.[[4 1] [3 3]]여기에 10씩 곱해준다면, 모든 배열에 10씩 곱해주는 결과가 나옵니다.[[40 10] [30 30..

🎈 numpy 이해하기numpy란 무엇일까?다차원 배열을 효과적으로 처리할 수 있도록 도와주는 도구이다. numpy의 차원은 아래와 같이 구성되어 있다.- 1차원 축(행) : axis 0 => Vector- 2차원 축(열) : axis 1 => Matrix(행렬)- 3차원 축(채널) : axis 2 -> Tensor(3차원 이상) 🎈 배열 만들기1. list를 numpy로 변환해보자#list를 numpy로 가져오기import numpy as np # 넘파이 불러오고, 앞으로 np라고 부른다list_data = [1,2,3] array = np.array(list_data) #list_data를 가지고 배열을 생성한다.print(array) print(array.size) #배열의 크기(원소 몇 개인가..

지난번에 연산자와 조건문을 배워봤습니다.[Basic python] 003. 연산자와 조건문그럼 한 단계 더 나아가 반복문과 제어 키워드에 대해 배워보도록 하겠습니다. ▶️ 반복문1. for 반복문1) 개념for i in [m] : print(i) 반복횟수 n이 데이터의 개수 m과 동일할 때 유리한 반복문입니다. 여기에 우리는 range(n)라는 명령어를 사용하는데요.연속된 int형 데이터를 n개 만들때 사용한답니다.for i in [0,1,2,3,4,5]: print(i)- range(3) : [0,1,2]- range(1,5) : [1,2,3,4] 2) for 반복문 - list 활용하기#for 반복문 + list활용texts = ['가','나','다','라','마']for t in tex..

지난 학습을 통해서 우리는 데이터 입력, 출력, 라이브러리에 대해 배울 수 있었다.[Basic python] 002. 데이터 입출력과 라이브러리그렇다면 이제 연산이나 조건문과 같은 함수를 이용해서 데이터를 사용할 수 있도록 기초를 쌓아보자. 💫 연산자1. 사칙연산자사칙연산자를 표현하는 방법은 아래와 같다+(덧셈) -(뺄셈) *(곱셈) /(나눗셈) %(나머지) //(목) **(거듭제곱)#사칙연산자add = 1+1sub = 5-1mul = 3*3div1 = 8/3 #나누기div2 = 8//3 #몫(소수버림을 가지고 있음)mod = 8%2 #mod 나머지(remainder)구함exp = 3**3print(add, sub, mul, div1, div2, mod, exp)2 4 9 2.666666..

지난 글에서 우리는 파이썬의 기초와 데이터 타입에 대해 공부하였다. [Basic python] 001. 파이썬 기초 및 데이터 타입통계분석을 위해서는 Stata, R, python 등등을 많이 사용한다.그중 python의 Jupyter을 사용하려하며, 이를 위해 파이썬을 기초부터 다져갈 예정이다.혹시 동일한 목적으로 파이썬을 시작하고자 한다면,today-iz.tistory.com그럼 데이터의 입/출력과 라이브러리에 대해 배워볼 차례이다.🖱️데이터 출력1. print(*values, sep=' ', end=)1) print(*values)print( ) 안에 무한대로 변수를 넣을 수 있다는 의미이다.#print(*values)print(1,2,3,4,5,6,7,8)1 2 3 4 5 6 7 8 2) pri..

통계분석을 위해서는 Stata, R, python 등등을 많이 사용한다.그중 python의 Jupyter을 사용하려하며, 이를 위해 파이썬을 기초부터 다져갈 예정이다.혹시 동일한 목적으로 파이썬을 시작하고자 한다면, 이 글이 도움이 되길 바란다. 🐰 파이썬 기초1. 숫자, 문자 데이터 출력 - print()print(3)print(3+5)print(3,5,7)print("안녕하세요 파이썬") 2. Comment 주석 달기 - ##comment 주석을 달고 싶다면 이렇게print(3) #우측에도 주석을 달 수 있음#b=5 데이터 옆에 달게 되면, 임시 비활성 용도로 사용할 수 있음 (단축키 ctrl+/) 3. 변수(variables) 사용1) 변수 설정 및 출력#변수설정name = "Spencer"ag..