프로젝트17 두 번째 프로젝트 : 댓심 프로젝트 두 번째 프로젝트로 댓심(댓글 + 민심) 프로젝트를 시작해보려 한다. 1. 배경 (1) 나의 경험 예전 스타트업에서 일할 때 유튜브 댓글과 고객들의 후기 데이터를 근거로 영상을 기획한 적이 있었다. 단순한 텍스트 마이닝으로 키워드를 추출해 이를 참고하는 방식이었지만, 정량적인 근거를 토대로 영상을 기획해본 경험이 인상적이었다. 몇 년전 영화 홍보영상을 제작할 기회가 있을 때에도 써먹었던 방법이었다. 댓글을 있는대로 다 긁어 무식하게 키워드를 뽑아내 해석해보니 영화에 기대하는 부분, 장면, 감동적인 포인트를 얼추 유추할 수 있었고, 토대로 영상의 포인트를 기획했었다. 영상을 제작한 후 피드백을 해봤을 때에도 의도했던 부분이 먹혀들었던 것 같다. (2) 트렌드 최근 유튜브 영상을 시발점으로 재밌는 현상들이 .. 2021. 3. 31. 시간기록(3.21~3.27) 1. 생각없이 살았다. 2. 다시 플래너 기록하고 피드백 시작 3. 카톡 앱 타이머 다시 설정 4. 출퇴근 시간 고려 2021. 3. 28. 시간기록(3.14~3.20) 1. 유+카 시간이 27시간대 에서 24시간대로 줄었다! 2. 카카오톡 시간이 너무 늘었다 -> 카카오톡 앱 타이머 설정 3. SQLD 카페 글 찾아보며 네이버 시간 늘었음 4. 플래너에 하루 사용량 기록 및 피드백 2021. 3. 21. DISTINCT와 GROUP BY의 차이 먼저 개념적인 차이는 다음과 같다. DISTINCT = 컬럼 내 데이터를 중복을 제거해 조회한다. GROUP BY = 컬럼 내 데이터를 Unique한 값을 기준으로 그 결과를 가져온다. 두 작업은 기능적으로는 약간의 차이가 있지만, 동일한 형태의 작업이다. 쉽게 생각해서, DISTICNT는 그룹핑만, GROUP BY는 그룹핑 + 정렬의 과정이다. 때문에 연산 속도도 DISTINCT가 더 빠르며 같은 그룹핑 작업을 진행하므로 두 연산을 동시에 할 수 없기도 하다. SELECT DISTINCT C1 FROM TEMP; SELECT DISTINCT C1, C2 FROM TEMP; SELECT C1 FROM TEMP GROUP BY C1; SELECT C1, C2 FROM TEMP GROUP BY C1, C2;.. 2021. 3. 9. 이전 1 2 3 4 5 다음
