DATA GROUND 게시글

연봉 4천 이상 + 비흡연 + 평균 키 이상”인 30대 솔로 남자를 현실적으로 얼마나 만날 수 있을지, 공개 통계/조사자료를 바탕으로 계산해봤습니다.

2024년 병역판정검사 데이터를 기반으로 대한민국 남성 키 분포를 분석해봤다. 대한민국 남성 키는 어떻게 변화하고 있는지 알아보자.

Python에서 equivalent(동등)와 identical(동일)의 차이, 객체·참조·aliasing 개념, 그리고 리스트를 함수 인자로 전달할 때 발생하는 부작용을 정리합니다.

Cloudflare, 가비아, Namecheap, Porkbun에서 동일한 도메인을 직접 비교해보고, 환율과 실제 사용 경험을 기준으로 어디가 가장 합리적인 선택인지 정리했습니다.

Kubernetes 클러스터에서 node-exporter를 DaemonSet으로 구성하고 Prometheus 설정을 통해 노드별 메트릭을 정확히 구분하는 방법을 정리합니다.

Kubernetes에서 디스크 부족 시 도커 이미지가 자동 삭제되는 이유와 Kubelet Image Garbage Collection 설정을 정리합니다.

Kubernetes Pod 안에 여러 개의 컨테이너를 배치하는 이유와 장점, 그리고 사이드카 패턴 등 대표적인 활용 사례를 정리합니다.

Kubernetes에서 selector, matchLabels, app, template이 어떻게 Service, Deployment, DaemonSet, Pod를 연결하는지 예제 YAML과 함께 정리합니다.

Kubernetes Service에서 port와 targetPort의 역할과 차이점을 예제 YAML과 함께 정리합니다.

Kubernetes에서 hostPort와 NodePort의 차이점을 접근 방식, 확장성, 포트 관리, 로드밸런싱 관점에서 비교하고 사용 시 주의사항을 정리합니다.

Kubernetes DaemonSet의 개념과 사용 목적, 적용 순서, 주의사항을 예제 YAML과 함께 정리합니다.

Apache Airflow에서 특정 예외(Exception)에 대해서만 재시도를 수행하는 방법을 PythonOperator와 on_retry_callback 기준으로 정리합니다.

리눅스 서버가 갑자기 느려졌을 때 트래픽, 리소스, 네트워크, 소프트웨어, 보안, 하드웨어 관점에서 빠르게 원인을 점검하는 방법을 정리합니다.

리눅스 환경에서 가장 자주 사용하는 기본 명령어들을 기능별로 정리합니다. 서버 접속 후 반드시 알아야 할 필수 명령어 모음입니다.

리눅스 서버에서 CPU, RAM, 디스크, GPU, OS, 네트워크, 메모리 사용량 등 기본적인 서버 사양과 상태를 확인할 수 있는 필수 명령어들을 정리합니다.

모비율 검정은 범주형 데이터에서 비율에 대한 가설을 검정하는 방법입니다. 단일 표본 비율 검정과 두 독립 표본 비율 검정의 개념, 계산 원리, Python 코드 예제까지 단계별로 설명합니다.

모분산 신뢰구간은 표본 분산을 이용해 모집단 분산의 범위를 추정하는 방법입니다. 카이제곱 분포를 활용한 계산 원리와 Python 코드 예제를 함께 설명합니다.

분산분석(ANOVA)은 세 개 이상의 집단 평균 차이를 검정하는 통계 기법입니다. 일원배치·이원배치 분산분석의 개념, 분산분석표, 사후분석, 교호작용까지 단계별로 설명합니다.

카이제곱 동질성 검정은 여러 부분 모집단에서 추출한 표본들의 범주 분포가 서로 동일한지를 검정하는 방법입니다. 정의, 가설 설정, 독립성 검정과의 관계까지 쉽게 설명합니다.

카이제곱 독립성 검정은 두 범주형 변수 사이에 연관성이 존재하는지를 검정하는 방법입니다. 교차표 개념부터 가설 설정, Python 코드와 결과 해석까지 단계별로 설명합니다.

카이제곱 적합도 검정은 관측된 범주형 데이터의 분포가 특정 이론적 분포와 일치하는지를 검정하는 방법입니다. 개념, 가설 설정, 예시와 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.

대응표본 t-검정은 동일한 대상의 사전·사후 평균 차이가 우연인지 실제 변화인지를 판단하는 통계 기법입니다. 정규성 검정부터 각 경우별 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.

독립표본 t-검정은 서로 다른 두 집단의 평균 차이가 우연인지 실제 차이인지를 판단하는 통계 기법입니다. 정규성·등분산 검정부터 각 경우별 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.

일표본 t-검정은 하나의 집단 평균이 특정 기준값과 다른지를 판단하는 가장 기본적인 가설검정 방법입니다. 개념부터 분석 절차까지 초보자도 이해할 수 있도록 설명합니다.

t-test는 두 집단의 평균 차이가 우연인지 실제 차이인지 판단하는 가장 기본적인 통계 방법입니다. 통계가 처음인 사람도 이해할 수 있도록 개념부터 활용 예시까지 쉽게 설명합니다.

Kubernetes 환경에서 Container와 Node 단위의 CPU, Memory, GPU 메트릭을 수집하기 위한 Prometheus 쿼리 정리. cAdvisor, node-exporter, dcgm-exporter 기반 실무용 PromQL 모음.

Prometheus에서 rate와 irate 함수의 차이를 정리하고, 각각 언제 사용해야 하는지 실무 관점에서 설명합니다. 대시보드와 알람에서의 올바른 PromQL 선택 가이드.