본문 바로가기

분석2

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.
분석 대상과 방법에 따른 빅데이터 분석의 효과 빅데이터 분석의 목적은 데이터로부터 새로운 인사이트를 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 이를 위해서는 분석 대상과 방법을 잘 이해하는 것이 중요합니다. 분석 대상은 데이터 분석을 통해 얻고자 하는 정보입니다. 분석 대상은 비즈니스 문제의 본질에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 패턴을 이해하기 위한 분석이라면 고객 데이터가 분석 대상이 될 것입니다. 반면, 제품의 품질을 개선하기 위한 분석이라면 제품 데이터가 분석 대상이 될 것입니다. 분석 방법은 데이터 분석을 수행하는 기술과 절차입니다. 분석 방법은 데이터의 종류와 양, 비즈니스 문제의 특성에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 수치 데이터를 분석하는 경우 통계적 방법을 사용하고, 텍스트 데이터를 분석하는 경우 자연어 처리 .. 2023. 9. 4.