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초기 react-native 프로젝트 생성 후 실행 시 발생한 오류!

Warning: IPHONEOSDEPLOYMENTTARGET is set to 8.0, but the range of supported deployment target versions is 9.0 to 14.0.99 react native 실행 하자마자 처음 맞이한 오류. use_flipper ~ post_install를 주석 처리하면 된다는 글을 봤지만 그래도 해결하고 싶어서 어찌어찌 구글링을 해봤다. 코드는 실제로 코드는 실제로 iOS 8.0 특정에 의존하지 않는데 지원되는 배포 대상 버전의 범위는 9.0-14.0.99이라고 이 글에선 나와 있어서 어리둥절했다. 모든 포드 참조에 대한 배포 대상을 9.0으로 설정하려다가 값을 제거해도 된다고 나와있어서 제거했다 배포 대상 9.0 설정 post_inst..

NodeJS에서 엑셀 파일 읽고 쓰기! #1

엑셀 파일 읽고 쓰기가 필요한 이유 이번에 node.js를 사용하여 네이버 뉴스 글을 가져오고자 한다! node.js도 익숙하지 않아서 뭔가 친해지고자(?) node.js를 사용하여 네이버 뉴스 글을 가져오는 것을 목표로 했다. 조건은 내가 설정한 키워드에 따른 네이버 뉴스글을 가져오기! 우선 내가 설정한 키워드를 엑셀에 관리하고 결과값을 엑셀로 저장하는 방법을 선택했다! 그리고 엑셀 데이터를 JSON로 변환해야하고 JSON를 엑셀로 저장해야한다. 엑셀 파일 관련 npm이 어떤것이 있는지 확인해봤다. xlsx xlsx 항목 값 Weekly Downloads 1,081,286 Version 0.17.0 License Apache-2.0 Unpacked Size 8.94 MB Total Files 29 Is..

React Native에서 사용자 로그인 상태 유지는 어떻게?

우리가 앱을 사용할 때 로그인을 하고 서비스 이용하다가 앱을 나가고 다시 들어왔을 때 로그인 된 상태를 본적이 있는가? 아니면 웹에서 로그인 상태 유지 (자동 로그인)을 선택하고 로그인 하고 나갔다가 들어와도 로그인 경험을 한적이 있다면 앱에서도 그 기능을 하고 있다고 보면 된다. 그러면 React Native에서는 어떻게 사용자 로그인 상태를 유지할까? React Native Authentication works React Native에서 사용자가 로그인을 하면 어떻게 로그인 상태를 유지를 알기 위해서는 우선 어떻게 사용자 인증을 하는 지에 대한 흐름을 알아본다. 1. RN에서 서버로 인증 데이터를 보내면 서버는 서버만 아는 private key를 토큰의 형태로 만든 후 반환한다. 2. RN은 stor..

머신러닝 02.

지난 화 핵심 컴퓨터는 글자를 이해 못하니 수치화하고 범위를 데이터 스케일링(조절)해야 한다. 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터를 모델에 넣어서 데이터 예측 결괏값이 나온다. 머신러닝에서 조심해야 할 부분 중 하나! 모델을 만들어서 데이터를 만들 때 예측하는 것이지, 너무 오버하면 일반화시키지 못한다. 즉, 너무 훈련 데이터에만 하면 안 된다는 의미! underfitting(언더피팅) 트레이닝이 제대로 안돼서 성능이 안 나올 때 overfitting(오버피팅) 너무 샘플데이터로만 맞추려고 할 때 머신러닝 기법 (알고리즘) 1. KNN (최근접 이웃) K는 이웃의 숫자를 의미한다. 새로운 데이터가 들어왔을 때 주변 이웃으로 판단하는 것. (출처 : https://www.datacamp.com/communit..

머신러닝. 01

인공지능 , 머신러닝, 딥러닝 쉽게 접근해보자 1. 인공지능 인공지능은 쉽게 생각하면 규칙 기반(Rule-Based)이다. 룰베이스를 해서 프로그램을 하는 것 그래서 프로그램이 인공지능처럼 보이는 것. (룰 적용 엔진은 수십수백 줄의 if-then-else문으로 만들 수 있고, 테이블로 만들 수 있다.) 2. 머신러닝 머신러닝은 사람의 손을 거쳐 전처리, 피처 엔지니어링 해서 모델에 넣고 데이터 넣고 결과 나오게! 쉽게, 사람이 데이터를 가공해서 모델에 넣고 데이터 예측하게 해주는 것 3. 딥러닝 딥러닝은 쉽게 알파고 사람이 프로그래밍을 하지 않아도 데이터를 가지고 스스로 학습해서 결과를 내는 것. 머신러닝을 하기 앞서 전처리에서는 데이터를 잘 다루는 것이 중요하다. 데이터가 적은 경우 딥러닝보다 머신러..

고객 세분화

고객 세분화의 기준 마케팅은 결국 '고객을 대상으로 사업자의 마케팅 메시지를 전달하여 상품을 잘 구매하도록 하는 것' 상품을 '잘' 판매하기 위해서 가장 중요한 것은 '고객이 원하는 상품을 개발하는 것'이기도 하지만 거꾸로 '상품을 잘 구매할 고객을 발굴하는 것' 잠재 고객 모두를 대상으로 상품을 판매하기는 쉽지 않다. 고객마다 구매 성향이 다르므로 모든 성향을 충족시켜주기에는 역부족이다. 기업 규모가 작을수록 더욱 그러할 것이다. 그러므로 사업자는 전체 고객중에서 구매 가능성이 높고 구매 후에도 구매 만족도가 높을 만한 고객을 선별해야 한다. 이 과정을 고객 세분화(Customer Segmentaion)라 할 수 있다. 고객 세분화의 기준 고객을 어떤 기준으로 세분화 할 것이냐? 일반적인 세분화 기준 ..