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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# ### Data & Libraries

# In[1]:


import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd 

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## ANALYZING WEBSITE PERFORMANCE

-- Using temporary tables to perform multi-step analyses
-- CREATE TEMPORARY TABLE newtablename
SELECT * FROM website_sessions
where website_session_id <= 100;

-- MOST COMMON PAGE :: WHERE YOU SHOULD FOCUS ON WEBSITE
SELECT pageview_url, count(distinct website_pageview_id) AS pvs
FROM website_pageviews 

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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# ## 🚀 프리온보딩코스 Team4 원티드 국민연금 DB를 활용한 유니콘 기업 분석
# - 유니콘 기업: 기업 가치 1조원 이상의 비상장 스타트업
# - 시장 규모와 시장점유율, 현금 유동성, 기술 혁신성, 대표의 야망 등을 종합적으로 고려하여 기업 가치 평가

# ### ✅ 분석 배경
# - wanted는 구직자와 기업을 매칭하여 채용이 성사된 건에 대해 수수료를 받는 수익모델을 가지고 있다.
# - 연매출액, 월별 연금보험료, 월별 직원수 등 현재 보유한 정보를 가지고 지속적으로 매출 및 채용 수요가 증가하는 유니콘 기업을 선별하고, 해당 기업의 소개 콘텐츠 및 채용 공고 등을 wanted 플랫폼에서 적극적으로 유통한다면 플랫폼 사용자 만족도 개선과 채용 건수 증가에 도움이 될 것으로 보인다.

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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # 프리온보딩코스 Team4 모두의 주차장 DB를 활용한 예측 분석 

# ## 문제 정의
# - 목표 : 이용자 별 결제 이력을 바탕으로 향후 이용 건수를 예측하여 마케팅, 영업 등의 의사 결정 과정에 활용
# - 예측 과제 : 이용자 별 한 향후 한 달간 이용 건수를 예측하는 Regression 문제 (평가 메트릭 : MSE, MAE)
# - 데이터 : 2020.01.01 ~ 2020.12.31 기간에 대한 유저가입정보(유저ID, 가입일), 소비행동정보(상품ID, 점포주소, 결제일, 결제건수), 외부정보(서울시 교통량 데이터, 기상 데이터)

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import re
import requests
import numpy as np
import pandas as pd
import time
import selenium
from selenium import webdriver 
from selenium.webdriver import chrome

# http get request

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# 모듈 임포트
import pandas as pd
import re

from konlpy.tag import Komoran
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument
from gensim.models import Doc2Vec

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• 0.1. References
• 0.2. Other cheatsheets
• 0.3. Manage multiple gcloud config configurations
  • 0.3.1. Switch gcloud context with gcloud config
• 0.4. Credentials
• 0.5. info
• 0.6. projects
• 0.7. zones & regions
• 0.8. Organization
• 0.9. billing