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데이터 및 Programing/Part3. 데이터 분석(ADsP 자격시험)21

[ADsP 데이터 분석 준전문가] 1과목 데이터의 이해 (데이터의 정의, 데이터의 유형, 암묵지와 형식지, 상호작용, 데이터와 정보의 관계,데이터베이스의 정의) 1과목 데이터의 이해 핵심 요약~! 출발~!! 1. 데이터의 정의 - 객관적 사실이라는 존재적 특성 동시에 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거로 가능하는 당위적 특성을 의미함. → 시험에서 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적 사실이라는 것이 중요함. 보기로 개별 데이터 자체로 의미가 중요하다고 나오면 틀린 것임! 2. 데이터의 유형 정성적 데이터 - 언어, 문자 등의 형태와 형식이 정해져 있지 않음. - 비 정형 데이터 형태로 저장, 분석에 시간과 비용이 필요 - 숫자나 금액으로 환산할 수 없는 것 - 설문 조사 주관식 응답, 트위터, 페이스 북 등이 해당 정량적 데이터 - 수치, 기호, 도형으로 표시 - 데이터양이 증가하더라도 저장, 분석용이 - 숫자나 금액으로 환산 가능한 것 - 온.. 2022. 5. 26.
[ADsP 데이터분석 준전문가] 회귀분석(Regression, 개념과 목적, 단순회귀모형, 회귀 모형의 가정, 접합성 검정, 결정계수, 상관계수) 지금부터는 회귀분석(Regression)에 대해 공부를 시작해 보겠다. ============================================================================ 1. 개념 ◎ 매개변수 모델(parametric model)을 이용하여 통계적으로 변수들 사이의 관계를 추정하는 분석 : 독립변수가 종속변수에 미치는 영향 분석 또는 변화 예측을 위한 통계 기법 등등 ◎ 영국의 유전학자 갈톤(Galton)이 두 변수 간의 상관과 회귀에 관한 분석 방법을 처음 제시. 부모와 자식들 간의 키의 상관관계를 분석해 본 갈톤은 다음과 같은 재미있는 관계를 찾아냄 특이하게 큰 부모의 자식들은 대개 크긴 하되 부모들보다는 대부분 작으며, 작은 부모들의 자식들은 대개 작긴 하되 .. 2022. 4. 25.
[ADsP 데이터분석 준전문가] 통계학 개론 (모집단, 표본, 표본추출방법, 모수통계, 비모수통계, 베이즈의 정리) 지금부터는 통계학 개론에 대해 공부를 시작해 보겠다. ============================================================================ 1. 모집단(Population) - 통계적인 관찰의 대상이 되는 집단 전체를 말함. 2. 표본(Sample) - 전체 모집단의 단면이 된다는 가정하에서 모집단에서 선택된 모집단 구성 단위의 일부 3. 표본 추출 방법(Sampling) - 모집단으로 부터 표본을 선택하는 행위를 표본 추출이라 함. 표본 추출 방법 상세 방법 내용 확률적 추출 단순 무작위 추출 모집단의 각 개체가 표본으로 선택될 확률이 동일하게 추출되는 경우 계통 추출 첫번째 표본을 임의로 선택하고, 일정 간격으로 다음 표본을 선택 층화 추출 모집단을.. 2022. 3. 14.
[ADsP 데이터분석 준전문가] 빅데이터 활용 테크닉 (연관 규칙 학습, 유형 분석, 유전 알고리즘, 기계학습, 회귀분석, 감정 분석,소셜 네트워크 분석, 사회관계망분석) 지금부터는 빅데이터 활용 테크닉에 대해 공부를 시작해 보겠다. ============================================================================ 빅데이터 활용 테크닉 1. 연관 규칙 학습(Association rule Learning) - 어떤 변수 간에 주목할 만한 상관관계가 있는지를 찾아내는 방법 ex) 슈퍼에서 상관관계가 높은 상품을 함께 놓는 형태 2. 유형 분석 (Classification tree Analysis) - 사용자들이 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가? 와 같은 문제를 해결하고자 할 때 사용 - 문서를 분류하거나, 조직을 그룹으로 나눌 때, 또는 온라인 수강생들을 특성에 따라 분류할 때 사용. 3. 유전 알고리즘 (Genetic.. 2022. 2. 9.
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