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[ADsP - 4과목] 제3장 정형 데이터 마이닝: (2) 군집 분석, 연관 분석 2019. 2. 6. 제3절 군집분석 ◆군집분석 개요- 객체들의 유사성을 측정하여 유사성이 높은 대상 집단을 분류하고 군집에 속한 객체들의 유사성과 서로 다른 군집에 속한 객체간의 상이성을 규명하는 분석 방법- 특성에 따라 객체들을 여러 개의 배타적인 집단으로 나누는 것- 군집 개수나 구조에 대한 가정 없이 데이터로부터 거리를 기준으로 군집화- 소비자들의 상품구매 행동, life style에 따른 수비자군 분류에 활용- 특징 요인분석과 차이점: 유사한 변수를 함께 묶어주는 것이 목적(요인) 판별분석과 차이점: 사전에 나누어져 있는 집단과 자료를 통해 새로운 데이터를 기존 집단에 할당하는 것이 목적(판별) 1. 계층적 군집- n개의 군집으로 시작해 점차 군집의 개수를 줄여나가는 방법①최단연결법: 거리 행렬에서 거리가 가장 가까..
[ADsP - 4과목] 제3장 정형 데이터 마이닝: (1) 개요 및 분류 분석 2019. 2. 6. 3장 정형 데이터 마이닝 제1절 데이터마이닝 개요 - 거대한 양의 데이터 속에서 쉽게 들어나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정 - 기업이 사용가능한 원천데이터를 기반으로 감춰진 지식, 경향, 규칙 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 등에 활용하고자 하는 일련의 작업 1. 분류(Classification) - 새롭게 나타난 현상을 검토하여 기존의 분류, 정의된 집합에 배정하는 것 - 의사 결정 나무, memory-based reasoning, link analysis 2. 추정(Estimation) - 주어진 입력 데이터를 사용하여 알려지지 않은 결과의 값 추정(연속값, 수입, 수준, 잔고 등) - 가족 구성원의 총 수입 추정, 고객의 평생 가치 추정 3. 예측(Prediction) - 미래의 양..
[ADsP - 4과목] 제2장 통계 분석: (3) 다변량 분석, 시계열 예측 2019. 2. 6. 제3절 다변량 분석 1. 상관 분석 1) 인과관계의 이해 ◆용어 - 종속변수(반응변수): 다른 변수의 영향을 받는 변수 - 독립변수(설명변수): 영향을 주는 변수 - 산점도: 두 변수 사이의 선형, 함수 관계 파악, 이상값, 집단 구분 확인 가능 ◆공분산 - 두 확률변수 X, Y의 방향성 확인 - 독립이면 cov(X,Y)=0 2) 상관분석 - 두 변수 간의 관계를 알아보는 분석 방법, 상관계수 이용 ◆특성 - +1에 가까울수록 양의 상관관계, -1에 가까울수록 음의 상관관계, 0이면 독립(상관관계 없음) - 인과관계를 의미하지 않음 ◆유형 - 피어슨: 등간척도 이상으로 측정 / 연속형 변수, 정규성 가정, 대부분 사용 / 피어슨 상관계수 - 스피어만: 서열척도인 경우에 순서형 변수, 비모수적 방법, 순위..
[ADsP - 4과목] 제2장 통계 분석: (2) 기초 통계 분석 2019. 2. 6. 제 2절 기초 통계 분석 1. 기술통계- 자료 특성을 표, 그림, 통계량 등으로 정리 및 요약(쉽게 파악, 기초적 통계) ◆통계량에 의한 자료 정리- 중심위치 측도: 표본평균, 중앙값- 산포의 측도: 분산, 표준편차, 사분위수 범위, 평균의 표준오차- 분포의 형태에 관한 측도: 왜도, 첨도 ◆그래프를 이용한 자료 정리- 히스토그램(연속형), 막대그래프(범주형), 줄기-잎 그림, 상자그림 2. 회귀분석1) 회귀분석 개요◆회귀분석 정의- 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정하는 통계기법- 변수들 사이의 인과관계를 밝히고 모형을 적합하여 관심 있는 변수를 예측, 추론하기 위한 분석방법- 회귀분석 변수 y: 반응변수, 종속변수, 결과변수; x: 설명변수, 독립변수, 예측변수- 회귀분석의 검토사항 모형의 유..
[ADsP - 4과목] 제2장 통계 분석: (1) 통계학 개론 2019. 2. 6. 2장 통계 분석 제1절 통계학 개론 1. 통계 분석 개요◆통계- 정의: 특정집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약된 형태의 표현- 예: 일기예보, 물가/실업률, 정당 지지도, 임상실험 등 실험결과 분석 통계- 필요자료: 조사,실험으로 확보, 조사대상에 따라 총 조사, 표본조사 ◆통계자료 획득 방법- 총조사: 대상 집단 모두에서 획득, 비용과 시간 소비 큼(인구 주택 총 조사)- 표본조사: 대부분 사용 모집단: 조사하고자 하는 대상 집단 전체 원소: 모집단을 구성하는 체계 표본: 조사하기 위해 추출한 모집단 일부 원소 모수: 표본 관측에 의해 구하고자 하는 모집단에 대한 정보- 표본추출방법①단순랜덤추출법: 임의의 n개 추출(복원, 비복원)②계통추출법: 번호 부여 후, n개 구간을..
[ADsP - 4과목] 제1장 R 기초와 데이터마트 2019. 2. 6. 과목 Ⅳ. 데이터 분석 1장 R 기초와 데이터마트 제1절 R기초 1. 분석 환경의 이해 1)데이터 분석 도구의 현황◆분석도구 비교 SAS SPSS R 프로그램 비용 고가 고가 오픈소스 설치 용량 대용량 대용량 모듈화로 간단 모듈지원 및 비용 별도 구매 별도 구매 오픈 소스 최근 알고리즘 및 기술 반영 노르미 다소 느림 매우 빠름 학습자료 입수 편의성 유료 도서 위주 유료 도서 위주 논문 및 자료 많음 질의를 위한 공개 커뮤니티 없음 없음 매우 활발 ◆R의 특징- 오픈소스, 무료: 사용자 커뮤니티 활발, 5,000여개 패키지 수시 업데이트- 그래픽 및 성능이 좋음- 시스템 데이터 저장방식: 각 세션 사이마다 시스템에 데이터 셋 저장, 명령어 히스토리 저장 가능- 모든 운영체제 사용 가능- S통계 언어 기반..
[ADsP - 3과목] 제2장 분석 마스터 플랜 2018. 9. 11. 과목Ⅲ. 데이터 분석 기획 제2장. 분석 마스터 플랜 제1절 마스터 플랜 수립1. 마스터 플랜 수립 개요◆우선순위 고려 요소- 전략적 중요도, 비즈니스 성과/ROI, 실행 용이성 → 적용 우선 순위 설정◆적용 범위/방식 고려 요소- 업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준(내외부), 기술 적용 수준 → 분석 구현 로드맵 수립 2. 우선 순위 평가◆우선순위 평가: 정의된 데이터 과제에 대한 실행 순서를 정하는 것- 업무 영역별 도출된 분석과제를 우선순위 평가 기준에 따라 평가+적용 순위 조정(과제 선수행 관계 고려) → 최종확정- 기업에서 고려하는 중요 가치 기준에 따라 다양한 관점에서의 우선순위 기준 수립하여 평가◆ROI 관점 빅데이터의 핵심 특성- 투자비용 측면 요소(ROI관점): 3V- 비즈니..
[ADsP - 3과목] 제1장 데이터 분석 기획의 이해 -2 2018. 9. 7. 과목Ⅲ. 데이터 분석 기획 제1장. 데이터 분석 기획의 이해 제3절 분석과제 발굴◆하향식 접근 방식: 문제가 주어지고 해결하기 위해 각 과정이 체계적으로 단계화 되어 수행하는 방식◆상향식 접근 방식: 문제의 정의가 어려운 경우, 데이터 기반으로 문제의 재정/해결방안 탐색하고 지속적으로 개선하는 방식◆실제 분석 과정에서 혼용되어 활용경우가 많음(디자인 사고 프로세스) 1. 하향식 접근법(Top Down Approach)- 문제 탐색 → 문제 정의 → 해결방안 탐색 → 타당성 검토 1) 문제 탐색◆비즈니스 모델 기반 문제 탐색- 비즈니스 모델 캔버스를 활용한 과제 발굴을 위한 5가지 영역: 업무, 제품, 고객, 규제와 감사, 지원 인프라업무: 생산하기 위해 운영하는 내부 프로세스 및 주요 자원 관련 주제 도..

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