빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 데이터 유형의 중요성: 범주형 자료 vs. 연속형 자료 데이터 분석과 통계는 데이터를 이해하고 해석하는 데 중요한 도구입니다. 이를 위해 데이터를 범주형 자료와 연속형 자료로 구분하는 것이 중요합니다. 각 유형은 데이터의 특성을 파악하고 적절한 분석 방법을 선택하는 데 도움이 됩니다. 범주형 자료 (Categorical Data): 범주형 자료는 명목형과 순서형으로 나뉩니다. 명목형 자료 (Nominal Data): 명목형 자료는 범주 간에 순서가 없는 데이터를 나타냅니다. 예를 들어, 색깔, 동물 종류, 지역 이름 등이 명목형 자료입니다. 이러한 자료는 주로 빈도 분석을 통해 범주별로 빈도를 계산하고 범주 간 비교를 수행하는 데 사용됩니다. 순서형 자료 (Ordinal Data): 순서형 자료는 범주 간에 순서가 있는 데이터를 나타냅니다. 예를 들어, 학력.. 2023. 9. 10. 데이터를 이해하는 첫걸음, 기술 통계 데이터 분석은 현대 비즈니스와 과학 분야에서 더 중요해지고 있으며, 데이터를 효과적으로 이해하는 것은 이를 성공적으로 활용하는 핵심입니다. 데이터를 이해하기 위한 첫걸음 중 하나는 "기술 통계"를 사용하는 것입니다. 기술 통계는 데이터를 요약하고 해석하는 데 도움이 되며, 아래에서 기술 통계의 주요 개념과 활용 방법을 살펴보겠습니다. 1. 중심 경향성 측정: 기술 통계의 중심 경향성 측정은 데이터의 "대푯값"을 파악하는 데 도움을 줍니다. 이 중심 경향성은 데이터의 중간값, 평균, 최빈값 등을 포함합니다. 평균은 데이터의 합계를 데이터 포인트 수로 나눈 것이며, 중간값은 데이터를 크기순으로 정렬했을 때 중간에 위치한 값입니다. 2. 분산과 표준 편차: 데이터의 분포를 이해하기 위해 분산과 표준 편차를 사.. 2023. 9. 9. 분석과제 발굴 방법론 분석과제 발굴은 빅데이터 분석을 통해 비즈니스 문제를 해결하기 위한 과제를 도출하는 과정입니다. 분석과제 발굴은 빅데이터 분석의 성공을 좌우하는 중요한 과정으로, 신중하게 수행해야 합니다. 분석과제 발굴 방법론은 크게 상향식 접근방식과 하향식 접근방식으로 나눌 수 있습니다. 상향식 접근방식 상향식 접근방식은 비즈니스 담당자와의 협업을 통해 분석과제를 도출하는 방식입니다. 상향식 접근방식은 비즈니스 담당자의 현장 경험과 지식을 바탕으로, 실질적인 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 과제를 도출할 수 있다는 장점이 있습니다. 상향식 접근방식은 다음과 같은 단계로 수행됩니다. 비즈니스 담당자와의 면담을 통해 비즈니스 문제를 이해합니다. 비즈니스 문제를 분석하여 해결하기 위한 과제를 도출합니다. 도출된 과제를 비즈.. 2023. 9. 8. 빅데이터 분석 방법론 빅데이터 분석 방법론은 빅데이터를 분석하여 비즈니스 문제를 해결하기 위한 과정을 체계적으로 정리한 것입니다. 빅데이터 분석 방법론은 크게 다음과 같은 5단계로 구성됩니다. 1. 분석기획 분석기획은 빅데이터 분석의 목적과 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 계획을 수립하는 단계입니다. 분석기획에서는 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다. 비즈니스 문제의 이해 분석 대상과 분석 관점의 설정 분석 방법과 도구의 선택 분석 결과의 활용 계획 2. 데이터 준비 데이터 준비는 빅데이터 분석을 수행하기 위한 데이터를 수집하고, 정제하는 단계입니다. 데이터 준비에서는 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다. 데이터 수집 데이터 전처리 데이터 통합 데이터 품질 관리 3. 데이터 분석 데이터 분석은 빅데이터에서 유용한 정보를.. 2023. 9. 7. 이전 1 ··· 30 31 32 33 34 35 36 ··· 40 다음
