분류 전체보기212 비즈니스 모델 기반 문제 탐색 비즈니스 모델 기반 문제 탐색은 기업이나 조직이 비즈니스 환경에서 직면한 문제를 해결하고 개선하기 위해 사용되는 접근 방식 중 하나입니다. 다음은 다섯 가지 관련 측면에 대한 설명입니다. 1. 업무 (Operations): 업무 측면에서의 문제 탐색은 조직 내의 프로세스, 생산성, 효율성, 비용 절감 등과 관련됩니다. 업무 측면의 문제 해결은 조직 내 업무 과정을 최적화하고 개선하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 생산 공정에서 발생하는 낭비를 줄이기 위한 방법을 찾는 것이 업무 관점의 문제 탐색일 수 있습니다. 2. 제품 (Products): 제품 측면에서의 문제 탐색은 기업이 제공하는 제품 또는 서비스의 품질, 기능, 경쟁력, 시장 수요 등과 관련됩니다. 제품 측면의 문제 해결은 제품 혁신, 품질 .. 2023. 10. 4. 분류 분석(Classification Analysis)과 예측 분석(Predictive Analysis) 분류 분석(Classification Analysis)과 예측 분석(Predictive Analysis)은 데이터 마이닝과 머신러닝 분야에서 중요한 역할을 하는 두 가지 주요 작업입니다. 1. 분류 분석 (Classification Analysis): 분류 분석은 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업입니다. 이때, 입력 데이터에 대한 레이블(정답)이 주어진 상태에서 모델을 학습하고, 이 모델을 사용하여 새로운 데이터를 분류합니다. 주로 범주형 데이터를 다루는 데 사용되며, 다음과 같은 예시가 있습니다: 예시: 이메일 스팸 필터링 분석 작업: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류 데이터: 이메일 내용, 제목, 발신자 정보 레이블: 스팸 또는 스팸 아님 활용: 새로운 이메일을 스팸 또는 스팸이 아.. 2023. 10. 3. 데이터 마이닝에서의 지도 학습과 비지도 학습 데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 패턴을 발견하는 데 사용되는 기술입니다. 데이터 마이닝은 크게 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning) 두 가지 주요 접근 방법으로 나눌 수 있습니다. 1. 지도학습 (Supervised Learning): 지도학습은 데이터셋에 레이블(정답)이 포함되어 있고 모델을 훈련시킬 때 이 레이블을 사용하는 학습 방법입니다. 지도학습은 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 작업에 사용됩니다. 분류 (Classification): 분류 작업은 데이터를 미리 정의된 클래스 중 하나로 할당하는 작업입니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링, 손글씨 숫자 인식, 암 진단 등.. 2023. 10. 2. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)과 요인분석(Factor Analysis) 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)과 요인분석(Factor Analysis)은 다변량 통계 분석 기법으로, 데이터의 차원을 축소하고 숨겨진 구조를 파악하는 데 사용됩니다. 그러나 이 두 기법은 목적과 가정 면에서 차이가 있습니다. 주성분 분석 (PCA): PCA는 다차원 데이터를 주성분(Principal Component)이라고 하는 새로운 변수로 변환하는 기법입니다. 이 주성분은 데이터의 분산을 최대화하는 방향으로 설정됩니다. 주성분은 서로 독립적이며, 원래 변수들 사이의 상관관계를 고려하지 않습니다. 주로 데이터의 차원을 축소하거나 노이즈를 제거하여 데이터를 더 간결하게 만드는 데 사용됩니다. 주성분 분석의 주요 단계는 다음과 같습니다: 1. 데이터 표준화: 변.. 2023. 10. 1. 이전 1 ··· 33 34 35 36 37 38 39 ··· 53 다음
