Certificates34 [ADsP] 데이터 분석 기획의 이해 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 데이터 분석 기획의 이해 분석 기획 방향성 도출 분석 방법론 분석 과제 발굴 분석 프로젝트 관리 방안 분석 기획 방향성 도출 #분석 기획의 정의 - 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 하는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업 - 분석 과제 및 프로젝트를 직접 수행하는 것은 아니지만, 어떠한 목표를 달성하기 위하여 어떤 데이터를 가지고 어떤 방.. 2020. 8. 21. [ADsP] 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 #빅데이터 분석과 전략 인사이트 - 빅데이터 분석도 기존의 분석과 마찬가지로, 데이터에서 가치, 즉 통찰을 끌어내 성과를 창출하는 것이 관건이며, 단순히 빅데이터에 포커스를 두지 말고 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중해야 한다. - 데이터는 크기의 이슈가 아니라, 거기에서 어떤 시각과 통찰을 얻을 수 있느냐의 문제가 중요하다. 무작정 "빅"한 데.. 2020. 8. 21. [ADsP] 데이터의 가치와 미래 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 데이터와 정보 빅데이터의 이해 비즈니스 모델 위기 요인과 통제 방안 미래의 빅데이터 빅데이터의 이해 #빅데이터의 정의 (1) 3V - Volume (양): 데이터의 규모 측면 - Variety (다양성): 데이터의 유형과 소스 측면 - Velocity (속도): 데이터의 수집과 처리 측면 (2) 데이터 자체 뿐 아니라 처리, 분석 기술적 변화까지 포함되는 중간 범위의 정의가 있다. - 새로운 처리,.. 2020. 8. 21. [ADsP] 데이터의 이해 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 데이터의 이해 데이터와 정보 데이터베이스 정의와 특징 데이터베이스 활용 데이터와 정보 #데이터의 정의 - 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실 - 단순한 객체로서의 가치 뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 가지는 것으로 설명되고 있다. #데이터의 특성 - 존재적 특성: 객관적 사실 - 당위적 특성: 추론·예측·전망·추정을 위한 근거 #데이터의 유형 - 정성적(qualitative.. 2020. 8. 20. [ADsP] 시계열 에측 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-2-1. 통계학 개론 3-2-2. 기초 통계분석 3-2-3. 다변량 분석 3-2-4. 시계열 에측 3-3. 정형 데이터 마이닝 시계열 에측 정상성 시계열 모형 정상성 #정상성 - 시간의 흐름에 따라 관측된 시계열 자료를 분석하기 위해서는 정상성을 만족해야 함 - 정상성이란, 시점에 관계없이 시계열의 특성이 일정함을 의미 #정상성의 조건 - 평균이 일정, 분산이 시점에 의존하지 않음, 공분산은 시차에만 의존하고, 시점 자체에.. 2020. 8. 19. [ADsP] 다변량 분석 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-2-1. 통계학 개론 3-2-2. 기초 통계분석 3-2-3. 다변량 분석 3-2-4. 시계열 에측 3-3. 정형 데이터 마이닝 다변량 분석 #다변량 분석 - 간단한 형식으로 데이터를 요약하는 것 - 이를 통해 반응변수와 설명변수 간의 관계를 쉽게 이해하기 위해 실행 - 정보의 손실 없이 설명 변수의 숫자를 줄이거나 다수의 개체를 몇 개의 작은 그룹으로 나눈다. #다변량 분석의 방법 - 주성분분석(Principal COmpo.. 2020. 8. 19. [ADsP] 기초 통계분석 - 기술통계, 회귀분석 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-2-1. 통계학 개론 3-2-2. 기초 통계분석 3-2-3. 다변량 분석 3-2-4. 시계열 에측 3-3. 정형 데이터 마이닝 기초 통계분석 #기술 통계 - 자료를 요약하는 기초적 통계 - 분석에 앞서 데이터의 통계적 수치를 계산해봄으로써, 데이터에 대한 대략적인 이해와 분석의 통찰력을 얻기에 유리하다. - R에서는 head(data), summary(data), mean(data$column), median(data$co.. 2020. 8. 18. [ADsP] 모수 검정 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-2-1. 통계학 개론 3-2-2. 기초 통계분석 3-2-3. 다변량 분석 3-2-4. 시계열 에측 3-3. 정형 데이터 마이닝 통계학 개론 통계 분석 개요 확률 및 확률분포 추정과 가설검정 모수 검정 모수 검정 #모수 검정 - 모집단의 모수에 대한 검정에는 모수적 방법과 비모수적 방법이 있다. (1) 모수적 검정 - 모집단의 분포에 대한 가정을 하고, 그 가정 하에서 검정통계량과 검정통계량의 분포를 유도해 검정을 실시하는 .. 2020. 8. 17. [ADsP] 추정과 가설검정 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-2-1. 통계학 개론 3-2-2. 기초 통계분석 3-2-3. 다변량 분석 3-2-4. 시계열 에측 3-3. 정형 데이터 마이닝 통계학 개론 통계 분석 개요 확률 및 확률분포 추정과 가설검정 모수 검정 추정과 가설검정 #추정과 가설검정 통계적 추론 (1) 추정 (2) 가설검정 점추정 구간추정 - 모수: 통계적 방법론을 통해 알고자하는 대상은 모집단의 확률분포 . 모집단의 특징을 표현하는 값 (예: 평균, 분산, 표준편차, 백.. 2020. 8. 17. [ADsP] 확률 및 확률분포 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-2-1. 통계학 개론 3-2-2. 기초 통계분석 3-2-3. 다변량 분석 3-2-4. 시계열 에측 3-3. 정형 데이터 마이닝 통계학 개론 통계 분석 개요 확률 및 확률분포 추정과 가설검정 모수 검정 확률 및 확률분포 #확률의 정의 - 특정 사건이 일어날 가능성의 척도 (1) 모든 사건 E의 확률값은 0과 1사이에 있다. 0 2020. 8. 17. 이전 1 2 3 4 다음
