Hunt for Data Hunt for Data

멀쩡히 실행파일 잘 생성하다가 갑자기 이런 오류가 떴다. cmd창을 관리자모드로 실행 뒤 --hidden-import PyQt5를 추가하여 아래 명령어로 실행했더니 해결됐다. 그 밖의 권한 오류나 엑셀 창을 켜놓고 실행하여 생기는 오류도 있었는데 오류창과 엑셀 프로그램을 닫고 실행했더니 오류가 사라졌다. pyinstaller -w -F --hidden-import PyQt5 run.py

RPA: 업무 프로세스 자동화 프로그램 개발 회사에서 다른 마케팅팀 직원들이 쓸 수 있는 사내용 업무 자동화 프로그램 개발 업무를 맡게 되었다. 주로 하는 업무는 데이터 분석 프로젝트 제안과, 데이터 분석, 엔지니어링이지만 처음 만드는 개발 프로그램인만큼 신경이 쓰여 틈틈히 정리해두었다. 현재 업무 프로세스 *** 쇼핑몰 admin 에서 주문파일 다운 → 2. 업체별로 주문파일 엑셀파일로 저장 → 3. 각 업체별 주문파일 메일로 배송 및 송장번호 회신 요청 → 4. 송장번호 회신받기(메일로) → 5.B*** 쇼핑몰 admin에 송장번호 등록 개발 가능 범위 1.** 쇼핑몰 admin 에서 주문파일 다운 (구현) → xls 파일 → xlsx 형식으로 자동변환 2. 업체별로 주문파일 엑셀파일로 저장 (구현)..

서버를 다른 계정에서 이관 후 SSH키를 새로 생성하여 PuTTygen으로 ppk파일로 변환한뒤 로그인했을 떄 System restart required 메세지가 나타난다 $ sudo reboot 위 명령어를 치면 해결된다고 하는데, 위 명령어를 치니까 remote side unexpectedly closed network connection 라는 경고창이 나타나면서 오류가 났다. 찾아보니 사용자/.ssh 폴더의 Known_hosts라고 기존의 이관전 계정에서 설정했던 파일이 있다. Known_hosts의 코드와 일부 충돌한거라고 보는데 충돌코드를 삭제하거나, 서버가 하나로만 관리하면 Known_hosts파일을 삭제해도 무방, 삭제 후 재접속하니 오류없이 잘 접속된다.

1. aws ArgoCD 주소로 들어간다 2. ID/Pw 로그인한다. 3. 프로젝트를 클릭한다 (아래 버튼x) 4. 맨오른쪽 Pod 를 눌러서 delete를 누른다 5. 새창이 뜨면 ok를 누른다

깃허브는 100mb 이상의 파일을 올리려면 bitbucket에서 LFS 저장소를 생성하여 업로드하는 방법이 있다 하지만 기존의 깃허브 저장소는 100mb 이상의 큰 용량 파일을 올리게 되면 오류가 난다. 이 때 실수로 커밋 후 git add로 스토리지 영역에 올려두었을 때 푸시(Push) 오류가 나면서 다른 변경된 사항도 푸시(push)하지 못하는 난감한 경우가 있다. 방법은 용량이 큰 파일을 commit하기 이전의 commit 커밋 상태로 되돌리면 된다. 즉 git add를 취소하는 것이다. 이전 커밋으로 변경하기 위해서는 git bash 터미널 창을 열어야 한다. 소스트리 창에서 터미널을 열어도 된다 git bash 창이 열리면 이전의 커밋 기록을 살핀다. n개의 커밋을 돌리는 식으로 명령어를 넣어도..

1. 데이터 베이스 용량 조회 "bmwgs" => DB name임 SELECT table_schema "bmwgs", SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 "Size(MB)" FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema; 2. 테이블 용량 조회 'car_model_keyword" => table name임 SELECT table_name AS 'car_model_keyword', ROUND(SUM(data_length+index_length)/(1024*1024), 2) AS 'All(MB)', ROUND(data_length/(1024*1024), 2) AS 'Data(MB)', ROUND(index_leng..

1. putty를 설치한다 2. putty를 실행한다 Host Name에 접속 URL을 입력한다 Port는 22 그대로 입력 3. putty key generator를 열어서 Load를 클릭 Type of key to generate는 RSA로 설정 4. dashboard.pem 파일을 연다 4. 아래 창이 나오면 성공 5. Save Private key를 클릭한다 6. 저장하고 싶은 폴더에 파일이름 입력 후 저장 누르면 ppk(putty private key) 파일 생성 7. SSH > Auth > Browse에서 .pem 으로 생성한 ppk파일을 연다 8. open을 누르면 새창이 뜬다 9. id값 입력 (여기서 id는 ubuntu) 10. Glances 입력하면 기본적인 CPU, RAM, NIC, ..

csv로 판다스 데이터 프레임 형태의 데이터를 불러와 형태소 분석기를 돌리고 TDM, 즉 빈도수 높은 순의 1000개의 형태소 단어를 출력하려고 했다. 먼저 데이터를 불러오고 2글자 이상의 형태소 단어를 출력한다. df = pd.read_csv('C:\\Users\\consultation_preprocessing_ver0.3.csv', encoding='utf8') df cxt = df['CONTENT'] tagger = Twitter() # 2글자 이상인 명사만 추출 def kor_morphs(text): words = [] for w in tagger.morphs(text): if len(w) > 1: words.append(w) return words 토크나이징을 생성하여 cxt data를 tdm으..