빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 마스터 플랜 수립 프레임 워크: 우선순위 고려 요소 마스터플랜 수립은 조직이 비즈니스 목표를 달성하고 전략적 방향을 설정하는 핵심적인 프로세스입니다. 이를 위해서는 우선순위를 고려해야 하며, 그 고려 요소는 다음과 같습니다. 1. 전략적 중요도 마스터 플랜의마스터플랜의 핵심은 조직의 전략적 방향성을 나타냅니다. 따라서 각 계획 항목의 전략적 중요도를 고려해야 합니다. 이것은 해당 계획이 조직의 장기 비전과 얼마나 일치하는지, 비전 달성에 어떤 역할을 하는지를 평가하는 것을 의미합니다. 전략적으로 중요한 계획은 마스터플랜의 핵심 구성 요소여야 합니다. 2. 비즈니스 성과(ROI) 마스터 플랜의 목적 중 하나는 조직의 비즈니스 성과를 향상하는 것입니다. 따라서 각 계획 항목이 조직의 비즈니스 성과에 미치는 영향을 평가해야 합니다. 이것은 수익성, 고객 만족도.. 2023. 9. 18. KDD 분석 단계별 세부내용들 데이터셋 선택은 KDD 분석의 첫 번째 단계입니다. 데이터셋은 분석의 목표와 범위를 고려하여 적절하게 선택해야 합니다. 데이터셋의 크기, 품질, 적합성 등을 고려하여 분석에 필요한 데이터를 선택해야 합니다. 1. 데이터 전처리 데이터 전처리는 데이터 마이닝을 수행하기 전에 데이터를 정제하고 가공하는 단계입니다. 데이터 전처리에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다. 결측값 처리: 데이터에 존재하는 결측값을 처리합니다. 이상치 처리: 데이터에 존재하는 이상치를 처리합니다. 데이터 변환: 데이터의 형태나 단위를 변환합니다. 표준화: 데이터의 분포를 일정하게 조정합니다. 2. 데이터 변환 데이터 변환은 데이터 마이닝을 수행하기 전에 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하는 단계입니다. 데이터 변환에는 다음과 같은 작.. 2023. 9. 17. KDD 분석 방법론의 5단계 이해하기 KDD(Knowledge Discovery in Database)는 데이터베이스에서 지식을 발견하는 과정을 체계화한 데이터 마이닝 프로세스입니다. KDD 분석 방법론은 다음과 같은 5단계로 구성됩니다. 1. 데이터셋 선택 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 먼저 분석에 필요한 데이터를 선택해야 합니다. 이 단계에서는 분석의 목표와 범위를 고려하여 적절한 데이터셋을 선택해야 합니다. 2. 데이터 전처리 데이터셋을 선택한 후에는 데이터 전처리 단계를 거쳐 데이터를 정제하고 가공해야 합니다. 데이터 전처리에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다. 결측값 처리 이상치 처리 데이터 변환 표준화 3. 데이터 변환 데이터 전처리를 거친 데이터를 분석하기에 적합한 형태로 변환하는 단계입니다. 데이터 변환에는 다음과 같은 작업.. 2023. 9. 16. 회귀분석의 종류: 데이터 분석과 예측에 다양한 도구 회귀분석(regression analysis)은 데이터 분석과 예측 모델링을 위한 강력한 통계 기법 중 하나로, 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용됩니다. 회귀분석은 다양한 형태로 존재하며, 주어진 문제와 데이터 유형에 따라 적절한 회귀 모델을 선택해야 합니다. 이 글에서는 주요 회귀분석의 종류를 설명하겠습니다. 1. 선형 회귀 분석 (Linear Regression) 가장 기본적인 회귀 분석 방법 중 하나로, 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수를, 다중 선형 회귀는 여러 독립 변수를 사용합니다. 2. 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression) 선형 회귀의 확장으로, 종속 변수가 이항 변수(0.. 2023. 9. 15. 이전 1 ··· 28 29 30 31 32 33 34 ··· 40 다음
