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1과목은 쉬워서 이틀이면 되는 분량이다. 난 회사를 다니고 있어서 한달 정도 준비기간을 넉넉하게 잡았는데 충분한거같다 고득점이 목표가 아니라면? 후기보면 2과목 3과목이 힘들다고 하는데 2과목은 생각치도 못한 문제가 나오거나 3과목은 그냥 양이 방대해서 힘들다. 그래도 이래나 저래나 자격증시험이기 때문에 시험보고 느낀점은 아 그냥 기출 엄청 많이 풀어볼걸 그랬나? 였다. 1과목, 2과목은 양이적어서 그냥 기출을 외우려고 했고 3과목은 아리까리한 문제들은 이해하지않고 외우려고 했다. 어떻게 외워요ㅜㅜ생각이 들수도 있지만 5만원 결제 된걸 보니 아까워서 외우게 된다. 데이터진흥원에서 나온 자격검정실전문제도 있는데 얘는 애매하다. 이걸보고 민트책 문제보면 괴리감이 장난아니다. 둘 다 기출일텐데 잡고있는 포인트..

분석대상 알 분석대상 모름 분석방법 알 최적화 통찰 분석방법 모름 솔루션 발견 과제 중심적인 방식 마스터 플랜 단위 speed & test Accuracy&Deploy quick & win Long Term view problem solving problem Definition 분석 기획시 고려사항 - 가용 데이터에 대한 고려 - 적절한 활용방안과 유즈케이스 - 장애요소들에 대한 사전계획 수립 데이터 기반한 의사결정 방해요소 - 프레이밍효과, 편향된 생각, 고정관념 -프레이밍 효과 :표현방식 및 발표자에 따라 동일한 사실에도 판단을 달리하는 현상 분석방법론 개요 - 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물 분석 방법론 암묵지 - 체화되어있지만 드러나지않는 지식 형식지 - 문서나 매뉴얼 처럼 형상화된 ..

1절 통계분석 이해 2절 기초 통계 분석 3절 회귀 분석 4절 시계열 분석 5절 다차원 척도법과 주성분 분석 표본 추출 방법 - 단순랜덤추출법, 계통추출법, 집락추출법, 층화추출법 측정방법 - 명목척도, 순서척도, 구간척도, 비율척도(0이존재, 사칙연산가능) 통계분석 - 불확실한 현상 > 의사결정 기술통계 : 통계집단들의 여러 특성을 수량화 해 객관적인 데이터로 나타냄 통계적 추론 : 모집단에 대한 의사결정 하는 것 모수 추정 : 모집단의 특성인 모수(평균, 분산) 분석 가설 검정 : 옳은지 그른지 예측 : 효율적인 의사결정 확률 확률분포 이산형 확률변수 : 0이 아닌 확률값을 갖는 확률 변수를 셀 수 있는 경우 (동전던지기) 베르누이 확률분포 이항분포 기하분포 다항분포 포아송분호 연속형 확률변수 : 가..

데이터 마이닝? 데이터마이닝 방법론 데이터 마이닝 절차 데이터마이닝 대용향 데이터에서 의미있는 패턴을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용 통계분석은 가설이나 가정에 따른 분석이나 검증을 하지만 데이터 마이닝은 의미있는 정보를 찾아냄 데이터마이닝 분석 방법 1) 지도학습 의사결정나무 인공신경망 일반화 선형 모형 회귀분석 로지스틱 회귀분석 사례기반 추록 최근접 이웃법 2) 비지도 학습 OLAP 연관석 규칙발견 군집분석 SOM 데이터마이닝 추진단계 목적 설정 데이터 준비 가공 기법 적용 검증 데이터마이닝을 데이터 분할 구축용 50% 검정용 30% 시험용 20% 성과분석 Accuracy Specificity Sensitivity Precision Recall RoCR 패키지로 성과분석 세로축 ->민감도 가로축 ..

분류분석 의사결정나무 방법론 의사결정나무 방법론 종류별 특성 R프로그래밍 분류분석 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 예측하는데 사용 클러스터링과 유사하지만, 분류분석은 각 그룹이 정의되어있음 교사학습에 해당 범주형 속성의 값 알아 맞히기 예측분석 시간에 따른 값 두개만을 이용해 앞으로의 매출 또는 온도등 예측 모델링을 하는 입력데이터가 어떤것인지에 따라 특성 다름 한개의 설명변수 연속형 속성의 값을 안아맞히는 것 분류기법 회귀분석, 로지스틱 회귀분석 의사결정나무 베이지안 분류 인공신경망 지지도벡터기계 K 최근접 이웃 규칙기반의 분류와 사례기반추록 로지스틱 회귀분석 의사결정나무 나무 모양으로 그리는 방법 의사결정이 이뤄지는 시점과 성과를 한눈에 해석이 간편 입력값에 대해 출력값을 예측 예측력 치중 - 고객의 ..

앙상블 기법 배싱, 부스팅, 랜덤 포레스트 기법의 차이 앙상블 주어진 자료로부터 여러개의 예측모형들을 만든 후 예측 모형들을 조합하여 하나의 최족 예측 모형을 만드는 방법 앙상블 기법의 종류 배깅 Breiman에 의해 제안된 배깅 여러 개의 부트스트랩 자료를 생성하고 예측 모형을 만든 후 결합하여 최종 예측모형을 만드는 방법 보팅 은 여러개의 모형으로 부터 산출된 결과를 다수결에 의해서 최종 결과를 선정 가지치기 하지않고 최대로 성장한 의사결정 나무 활용 배깅은 평균예측모형을 구해 분산을 출이고 예측력을 향상시킴 부스팅 예측력이 약한 모형들을 결합하여 강한 예측모형을 만드는 방법 adaboost - 이진분류에서 랜덤 분류기보다 조금 더 좋은 분류기 n개에 각각 가중치를 설정하고 n개의 분류기를 결합해 최..

인공신경망 이해 고려사항 R프로그래밍 기법 예측분석 인공신경망 분석 ANN 인간 뇌를 기반으로 한 추론 모델로 뉴런은 기본적인 정보처리의 단위이다. 가중치를 반복적으로 조정하며 학습한다. 구조 입력 링크에서 여러 신호를 받아서 새로운 활성화 수준을 계산하고, 출력 링크로 출력 신호를 보냄 입력신호 - 미가공 데이터, 다른 뉴런의 출력 출력신호 - 문제의 최종적인 solution, 다른뉴런의 입력 신호 뉴런의 계산 전이함수(활성화 함수) 사용한다. 뉴런의 활성화 함수 1) 시그모이드 함수 로지스틱 회귀분석과 유사, 0~1의 확률을 가짐 2) softmax 함수 표준화지수 함수로 불리며 출력값이 여러개 주어짐 목표치가 다범주인 경우 각 범주에 속할 사후확률을 제공 3) Relu 함수 입력값이 0이하는 0 입..

군집분석이란? 계층적 군집분석 알고리즘 비계층적 군집분석 알고리즘 R프로그래밍 군집분석? 각 객체의 유사성을 측정하여 유사성이 높은 개상 집단을 분류하고, 군집에 속한 객체들의 유사성과 서로 다른 군집에 속한 객체간의 상이성을 규명 특성에 따라 고객을 여러개의 배타적인 집단으로 나눔 결과는 방법에 따라 차이남 데이터들 사이의 거리를 기준으로 군집화 유도 계측정 군집 - 합병형 : 단일연결법, 평균연결법, Ward연결법, 완전연결법, 중심연결법 - 분리영 : 다이아나 방법 분할정 군집 - 프로토타입 : K중심 군집(평균, 중앙값, 메도이드) 피지군집 - 분포 기반: 혼합분포군집 - 밀도 기반: 중심밀도 군집, 밀도기반 데이터간 거리 1) 연속형 변수의 경우 유클라디안 거리 표준화 거리 마할라노비스 거리 체..

연관분석이란? 연관분석의 측도 연관규칙의 장단점 R 프로그래밍 연관규칙 연관 분석 = 장바구니 분석 = 서열 분석 "기업의 데이터베이스에서 상품의 구매, 서비스 등 일련의 거래 또는 사건들 간의 규칙을 발견하기 위해" If A then B : 만일 A가 일어나면 B가 일어난다. 연관규칙의 측도 1) 지지도 Support : 전체 거래 중 항목 A,B 동시에 포함하는 거래의 비율 2) 신뢰도 Confidence : 항목 A를 포함한 거래중 항목 A,B가 같이 포함될 활률 -> 지지도/ P(A) 3) 향상도 Lift : A가 구매되지 않았을 때 품목 B의 구매확률에 비해 A가 구매됐을 때 품목 B의 구매확률의 증가 비 서로 관련이 없을 경우엔 향상도 = 1 -> A,B 동시에 포함된 거래수 / A포함 거래수..

8/2 부터 신청하여 8/29에 시험이다. 아마 내기억으로는 데이터 자격검정 시험들은 인근 고등학교가 아니고 대학교에 가서 시험을 봤던것으로 기억한다. 참고할 서적은 데이터분석준전문가 2021, 데이터진흥원 필기 기출 문제집이다. https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=17764954 ADsP 데이터 분석 준전문가 2021 (무료 동영상제공 + 최신기출 + 예상문제 710) ▷ 카카오톡 실시간 1:1 질문답변 가능 ( 카카오톡 플러스친구 '데이터에듀' 검색)▷ 무료 문제풀이 동영상 120개 + 2020년 최신기출문제 포함 710문제▷ 30일 완전 정복으로 일정 관리가능(합격마법 book.naver.com https://book.naver.com/bookd..