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1908년 충남 부여 규암리 발신 엽서 한 통 ✨ 엽서 개요1908년, 일제강점기 이전의 조선 충청남도 부여 규암리(窺岩里)에서 발신된 한 통의 일본어 엽서를 소개합니다. 이 엽서는 **조선에 체류 중이던 일본인 나카무라(中村)**가, 일본 오카야마현 구카군에 있는 **형제 곤도 에이마쓰(近藤榮松)**에게 보낸 것입니다. 📌 발신일: 명치 41년(1908년) 10월 23일📌 발신지: 충청남도 부여군 규암리 우체국📌 수신지: 일본 오카야마현 구카군 하시라노촌 모모가보📌 엽서 형식: 일본 통신성 발행 관제엽서📌 언어: 일본어 (세로쓰기 손글씨)▲ 충남 규암리 소인이 선명한 일본 우표가 부착된 엽서 앞면 🏠 주소 및 발신 정보수신자 주소:일본 오카야마현 구카군(玖珂郡) 하시라노촌(柱野村)모모가보(桃ヶ房)곤도 에이마쓰 殿 (近藤榮松)발신자:조선 ..
1905년 4월 30일 (明治38年 4月30日) 호도국(虎島局) 🧾 러일전쟁기 군사우편 엽서 요약📌 기본 정보발신일: 1905년 4월 30일 (明治38年 4月30日)발신지: 조선 함경남도 호도반도(虎島半島) 소재 호도국(虎島局)우편종류: 軍事郵便 (군사 우편)📮 발신자 정보이름: 마쓰시다 고자에몬(松下五左ヱ門より)주소: 조선 함경남도 호도(虎島)발신 당시 상태: 민간인 또는 현지 주둔 인원으로 추정되며, 일본 육군과 일정한 관련 가능성 있음📬 수신자 정보이름: 가와사키 후미키(川崎文器)소속: 일본 육군 보병 제11사단(歩兵第十一師団)부서: 병참부대(輜重隊)수신 장소: 일본군 출정군 전방 병참지대 (정확한 위치 미상)🖼️ 엽서 뒷면: 전쟁 선전 이미지와 필사 메시지🖼️ 사진 캡션 (영문)상단: Burning of stores set fire by the en..
A/B 테스트의 결과가 통계적으로 유의하나 효과의 차이 자체는 매우 작은 경우 어떤 의사결정을 할 수 있을지 사례를 통한 설명:상황: 한 이커머스 회사에서 상품 상세 페이지의 '장바구니 담기' 버튼 색상을 기존 파란색에서 초록색으로 변경하는 A/B 테스트를 진행했습니다. 목표 지표는 '장바구니 담기 전환율'입니다.테스트 결과:페이지 A (파란색 버튼): 1,000,000명 노출, 100,000명 장바구니 담기 -> 전환율 10.00%페이지 B (초록색 버튼): 1,000,000명 노출, 100,100명 장바구니 담기 -> 전환율 10.01%결론: 두 그룹 간 전환율 차이는 0.01%p 증가 (상대적 개선율 0.1%). A/B 테스트 결과, p-value가 0.05보다 작게 나와 통계적으로는 유의미하다는 결과가 나왔습니다 (방대한 표본 크기 때문에 미미한 차이도 유의미하게 나옴).A..
1884년 10문 문위우표 전형 명판 1884, First Issue, 10m blue, perf 8½ to 11½ (Scott 2),
전위첨쇄 제2판 필서체 목각판 대블럭 명판부
배움의 길과 마지막 돗대 3월 24일이 첫 수업이었으니, 얼추 한 달이 지났다. 말년에 무슨 큰일이라도 낼 것처럼 고민하고, 검색을 거듭한 끝에내게 맞는 길이 "데이터 사이언티스트"라는 신학문(?)임을 깨달았다.그 순간, 유레카! 외치며 이렇게 결심했다.그래, 이걸 해보자. 그리고는 조심스레 배움의 길로 들어섰다. 처음엔 그냥 막연했다.챗GPT가 앞으로 수요가 많을 거라며 은근한 강요(?)도 있었고,부트캠프들의 광고 문구는 "앞으로 2년 내에 3만 명이 필요할 것"이라더라.‘그럼 나도 우리 사회에 필요한 인간이 되는 거구나...ㅋㅋ’혼잣말로 그렇게 웃으며 시작했다. 공부는 할 수록 나날이 담배량이 늘어난다. 보통은 이틀에 한 갑 정도 담배를 피웠다.백수라서 하루 한 갑은 무리였고, 건강에도 안 좋은 걸 알면서도‘끊어야지’보다는 ..
비정제 데이터 처리하기 비정제 데이터 처리하기: 데이터 분석의 첫걸음현실의 데이터는 대부분 정제되지 않은 상태로 존재합니다. 오타, 누락, 이상값, 형식 불일치 등 다양한 문제가 섞여 있어, 분석 전에 반드시 손질이 필요하답니다.. 1. 결측값(Missing Values) 처리데이터에서 값이 비어 있는 경우, 해당 행을 제거하거나 평균, 중위값 등으로 대체하는 방식이 일반적입니다. 상황에 따라 비워두는 것이 더 적절한 경우도 있으니, 데이터의 맥락을 고려해야 함2. 중복 제거같은 정보가 여러 번 들어가 있는 중복 행은 분석 결과에 과도한 영향을 줄 수 있습니다. drop_duplicates() 같은 함수로 손쉽게 제거할 수 있으며, 중복 기준 열을 잘 설정하는 것이 중요함.3. 이상값(Outliers) 탐지예를 들어 구매 횟..
쿼리(Query)와 빅쿼리(BigQuery)의 차이 💡 쿼리(Query)란?쿼리는 쉽게 말해 데이터베이스에게 보내는 질문입니다.우리가 원하는 데이터를 얻기 위해 작성하는 SQL 문장이 대표적이에요.예를 들어, 아래와 같은 문장은 하나의 쿼리입니다: SELECT name FROM customers WHERE age > 30;  이 쿼리는 "30세 이상인 고객의 이름을 보여줘"라는 요청이죠.즉, 쿼리는 데이터베이스와 소통하는 방식입니다.☁️ 그럼 빅쿼리(BigQuery)는 뭘까?BigQuery는 **Google Cloud Platform(GCP)**에서 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 서비스입니다.한마디로 말하면,"아주 많은 데이터를 저장하고, 그 위에 쿼리를 던질 수 있는 강력한 분석 도구"입니다.✅ BigQuery의 특징:SQL로 쿼리 작성 가..

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