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[목차]더보기01. 데이터 마이닝 개요 02. 데이터마이닝을 위한 데이터 분할 데이터 마이닝 이란 ? 데이터 마이닝 이란 용어는 대부분 통계학자들과 데이터 베이스 학자들이 MIS 분야와 경영분야 등에서 사용하는 용어이다. 거대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정이라고 할 수 있따. 숨겨진 규칙, 패턴 등을 찾아내어 예측하거나 의사결정에 활용하는 것을 목적으로 한다. 예를 들어, 살마들은 "창문이 많은 집에는 도둑이 많다" 라는 말을 보험요율에 적용될 수 있으리라고 생각하지는 않았을 것이다. 실제로 영국의 한 보험회사는 이러한 사실을 이용하여 차별적인 보험요율을 적용함으로써, 보다 효과적인 정책을 수립하게 되어 기업 수익증대에 커다란 공헌을 하게 되었다. 창문과 도둑의 관..

[목차] 시계열 분석 시계열 모형  01. 시계열 분석더보기시계열 분석 개요를 살펴보고 개념과 방법 이해하기 시계열 분석이란? - 시간의 흐름에 따라 관찰된 값들을 시계열 자료라 한다. 일정 시간 간격으로 기록된 자료들에 대하여 특성을 파악하고 미래를 예측하는 분석 방법이다. 주가 데이터, 환율 데이터, 월별 재고량 등이 시계열 자료에 해당한다. 시계열 자료의 자기상관성 - 시계열 자료들은 자기상관성을 가지고 있다. 인접한 자료들과 상호 연관성을 가진다는 의미다. - 공분산이 시계열 분석에서 중요한 이유는 시계열 자료의 자기상관성 때문이다. 확률변수의 흩어짐 정도를 의미하는 공분산이 어느 정도인지, 어느 정도의 상관성을 갖는지가 중요한 것이다. 시계열 분석의 자료 - 크게 정상성 시계열 자료의 비정상성 ..

기술 통계 자료의 특성을 표 , 그림, 통계량 등을 사용하여 쉽게 팡가할 수 있도록 정리/요약 하는것 데이터 분석에 앞서 데이터의 대략적인 통계적 수치를 계산해 보며 분석에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 예시 이미지  상자그림 (상자수염 그림, Box Plot)더보기다섯 숫자 요약을 통해 그림으로 표현한 것 (최솟값, Q1, Q2, Q3, 최댓값) 보통 이상점 (Mild Qutlier) : 안쪽 울타리와 바깥 울타리 사이에 있는 자료 극단 이상점 (Extreme Outlier) : 바깥 울타리 밖의 자료  종속 변수 (반응 변수, y)다른 변수의 영향을 받는 변수 어떤 실험이나 조사에서 변화의 결과로 나타나는 변수이며 이러한 변화는 독립변수들에 의해 영향을 받는다. 예시 : 학업 성정을 예측하고자 할 때..

탐색적 데이터 분석 (EDA : Exploratory Data Analysis) 이란, 데이터를 본격 분석하기 전에 데이터의 대략적인 특성을 파악하고 의미 있는 관계를 찾아내기 위해 다각도로 접근 하는 것을 의미 합니다.  더보기결측값 : 데이터셋에서 특정한 값이 없는 상태 더보기이상값 : 일반적인 데이터 분포에서 벗어나 있는 값으로 다른 데이터와 비교했을 때 통계적으로 불규칙한 값을 의미  데이터 분석 시 자주 사용하는 함수 head / tail시작 또는 마지막 6개 record 만 조회 head(,) 숫자를 넣어주면 원하는 개수만큼 확인 가능 summary수치형 변수 : 최댓값, 최솟값, 평균, 1사분위수, 2사분위수(중앙값), 3사분위수 명목형 변수 : 명목값, 데이터 개수 더보기명목형 변수란 ? ..

분석 마스터 플랜 수립 프레임 워크  마스터 플랜 수립 개요 분석 대상을 도출하고 우선순위를 평가하여 세부 이행 계획과 로드맵을 작성 분석 마스터 플랜을 수립하는 가장 첫 번째 단계는 우선 순위를 정하는 일이다. 우선순위는 전랸적 중요도, 비즈니스 성과 및 ROI, 분석 과제의 실행 용이성을 기준으로 설정한다. 그 다음, 분석 과제를 업무에 내재화 할 것인지, 분석 데이터를 내부의 데이터로 한정할 것인지, 외부의 데이터 까지 포함할 것인지 여부, 그리고 기술의 적용 수준까지의 설정을 포함하여 분석 과제의 적용 범위 및 방식을 설정한다. 분석 과제의 우선순위와 적용 범위 및 방식을 종합적으로 고려하여 최종적으로 분석 구현의 로드맵을 수립한다. 이러한 일련의 과정과 형식을 마스터플랜 수립 프레임워크라 부른다..

해결해야 할 문제, 분석 대상이 무엇인지 알고 분석 방법도 알고 있다면 '최적화'분석 대상이 무엇인지 알고 있지만 방법을 모른다면 '솔루션' 분석 대상이 무엇인지 모르고 분석 방법도 모른다면, 분석 대상 자체를 새롭게 도출하는 '발견'분석 대상이 무엇인지 모르지만 분석 방법은 알고 있다면 '통찰력' 목표 시점별 분석 기획 과제 중심적인 접근 방식 : 과제를 빠르게 해결해야 하는 경우 장기적인 마스터플랜 방식 : 지속적인 분석 내재화를 위한 경우  당면한 분석 주제의 해결(과제 단위)지속적 분석 문화 내재화(마스터 플랜 단위)1차 목표 Speed & Test Accuracy & Deploy과제 유형 Quick & win Long Term View접근 방식 problem SolvingProblem Defin..

가트너그룹(Gartner Group)의 더그래니(Doun Laney) 의 정의 3V 빅데이터는 데이터의 양 (Volume), 데이터 유형과 소스 측면의 다양성(Variety), 데이터 수집과 처리 측면에서 속도(Velocity) 가 급격히 증가하면서 나타난 현상이다. 빅데이터의 새로운 특징 4V 더그 래니의 3V 에 추가로 Value(가치) 또는 Veracity(정확성) 를 포함해 4V 빅데이터의 특징을 설명하기도 하는데요. 여기에 Visualization(시각화), Variability(가변성) 등을 추가하는 견해도 있습니다. 빅데이터 3가지 출현 배경  출현배경내용 산업계고객 데이터 축적 -산업계에서 일어난 빅데이터 현상을 양질 전환 법칙으로 설명 할 수 있다. - 이는 양적인 변화가 축적되면 질 적..

데이터를 가공하여 유의미한 정보를 도출하고 분석하는 방법론에 대해 학습 합니다.통계 이해가 필수인 머신러닝, 딥러닝을 이어가는 기초과정이며 데이터의 기본기를 가질 수 있습니다.ADsp 를 배우면현대 사회는 데이터 기반으로 모든 것이 이루어짐모든 IT 직무에서 활용 가능데이터 분석에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 한 소통 가능정성적 데이터언어 문자 등설문 조사 , SNS 데이터 등정량적 데이터수치. 기호 도형 등41kg , 31세 , 29츠 등정형 데이터 ' 비정형 데이터 ' 반정형 데이터정형 데이터고정된 틀이 있으며 연산이 가능 (Ex.CSV, 엑셀, 스프레드 시트, 관계형 데이터베이스 등)비정형 데이터고정된 틀이 없으며 연산이 불가능 (EX.NoSQL, 영상, 음성 등)반정형 데이터고정된 틀을 가지고 ..