온라인에서 MS Office 무료로 사용하기

문서 작업을 할 때 Microsoft(마이크로소프트)의 Office 프로그램을 사용하는 경우가 많다. 특히 Word(워드), Excel(엑셀), Power Point(파워포인트)는 거의 필수적으로 사용하게 된다.

하지만 MS Office 프로그램을 이용하려면 제품키가 있어야 한다. 정식으로 구매하면 비싸기 때문에 어둠의 경로로 사용하는 사람들이 많다. 하지만, 공식적으로 합법적으로 무료로 MS Office를 사용할 수 있는 아주 간편한 방법이 있다.

office.com 사이트에서 (회원 가입 후) 로그인을 하면 된다.

로그인을 하면 아래와 같이 MS Office 대부분의 프로그램을 이용할 수 있다.

Office를 자신의 컴퓨터에 설치하려고 하면 제품을 구매해야 하지만, office.com 에서 사용하려고 하면 무료이다. 작성한 문서는 OneDrive에 저장되지만, 언제든지 문서를 다운로드 할 수 있다.

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웨딩 드레스 스케치 도안

웨딩 드레스샵 투어를 다니면서 샘플로 드레스를 입는 경우에는 드레스 사진을 찍지 못하게 하는 샵이 많다. 그래서 투어를 돌고 나면 어떤 샵의 어떤 스타일이 신부에게 잘 어울렸는지 헷갈릴 수가 있다. 하지만 투어를 다닐 때 드레스샵에서 입은 드레스의 특징과 느낌을 잘 기록하면 샵을 선택하는 데 도움이 될 수 있다. 드레스 투어를 다닐 때 드레스를 기록할 스케치 도안은 아래 링크에서 확인/다운로드 할 수 있다. 웨딩 드레스 스케치 도안 확인/다운로드 하기 투어를 마친 후 드레스샵과 계약을 하고, 드디어 본식 드레스를 고를 때에는 사진을 찍을 수 있는 경우가 많다. 이 땐 사진을 잘 찍어서 어떤 드레스를 입을지 잘 선택하도록 하자.

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파이썬(Python)을 이용한 산점도(scatter) 그리기

파이썬의 Matplotlib를 이용해 데이터의 산점도(scatter plot)를 그릴 수 있다. 예시를 통해 살펴보자. 먼저 아래와 같이 데이터 프레임 예시를 만든다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import pandas as pd height = [ 170 , 168 , 177 , 181 , 172 , 171 , 169 , 175 , 174 , 178 , 170 , 167 , 177 , 182 , 173 , 171 , 170 , 179 , 175 , 177 , 186 , 166 , 183 , 168 ] weight = [ 70 , 66 , 73 , 77 , 74 , 73 , 69 , 79 , 77 , 80 , 74 , 68 , 71 , 76 , 78 , 72 , 68 , 79 , 77 , 81 , 84 , 73 , 78 , 69 ] # DataFrame 만들기 body = pd . DataFrame( { 'height' : height, 'weight' : weight} ) body라는 이름의 데이터 프레임(테이블)이 만들어졌다. 이제, body 테이블의 데이터들의 분포를 산점도로 그려보자. 산점도를 그리는 코드는 아래와 같다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 산점도(scatter) 그리기 import matplotlib.pylab as plt plt . scatter( body[ 'weight' ], body[ 'height' ], label = "data" ) plt . legend(loc = "best" ) plt . xlabel( 'weight' ) plt . ylabel( 'height' ...

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파이썬(Python)을 이용한 피어슨 상관계수 구하기

피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 두 변수 간의 상관관계를 확인하기 위한 가장 기본적인 방법이다. 피어슨 상관계수를 사용할 때 주의해야할 사항은 아래와 같다. - 상관관계가 인과관계를 의미하는 것은 아니다. 단순히 두 변수의 연관성을 확인하는 것이다. - 두 변수가 정규분포일 때 잘 작동한다. - 이상치(outlier)에 민감하므로, 이상치는 제거하는 것이 좋다. - 두 변수가 완전히 동일하면 피어슨 상관계수는 1.0이다. 완전히 반대방향으로 동일하면 -1.0, 전혀 상관 없으면 0이다. 세부적인 해석은 아래와 같이 한다. - -1.0과 -0.7 사이이면, 강한 음적 선형관계 - -0.7과 -0.3 사이이면, 뚜렷한 음적 선형관계 - -0.3과 -0.1 사이이면, 약한 음적 선형관계 - -0.1과 +0.1 사이이면, 거의 무시될 수 있는 선형관계 - +0.1과 +0.3 사이이면, 약한 양적 선형관계 - +0.3과 +0.7 사이이면, 뚜렷한 양적 선형관계 - +0.7과 +1.0 사이이면, 강한 양적 선형관계 파이썬을 통해 피어슨 상관계수를 쉽게 구할 수 있다. 예시를 통해 알아보자. height, weight의 두 변수를 가지는 body라는 DataFrame을 만들었다. DataFrame을 만드는 과정은 아래의 포스트에서 확인할 수 있다. "파이썬(Python) Pandas를 이용한 데이터프레임(DataFrame) 만들기" body 데이터프레임으로 피어슨 상관계수를 구하는 코드는 아래와 같다. 1 2 corr = body . corr(method = 'pearson' ) corr Jupyter Notebook으로 구하면 아래와 같은 결과를 얻는다. 표의 행과 열을 살펴보면 "height - height", "weight - weight"는 1이...

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