My Log

10월 1일 오전 10시경에 ADsP 결과가 발표되었습니다. 결과는 합격!! 시험 난이도가 생각보다 많이 쉬웠기에 높은 점수가 나온 것 같아요. 공부기간 공부는 한 달 정도 잡고 시작했습니다. 책을 사는 것과 동시에 글을 작성했으니, 8월 1일을 시작일로 보면 되겠습니다. 시험은 8월 31일에 치렀습니다. 공부 시간은 매일 바뀌었지만, 일반적으로 하루 2~3시간은 보았던 것 같아요. https://logoflife.tistory.com/4 [ADsP #1] 데이터분석 준전문가 시험접수 컴퓨터공학 전공자라도, 데이터 분석이나 통계 등은 생소한 분야입니다. 한참 4차 산업혁명이라는 단어가 신문과 다큐를 도배할 때보단 주춤한 상태이지만 빅데이터에 대한 관심과 그 효과를 믿기에, 관련 자격증.. logoflif..

* 시작하기에 앞서 본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한 [데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정] 에 근거한 것임을 밝힙니다. 1. 군집 분석 - 군집 분석은 관측값들을 유사한 성격을 가지는 몇 개의 군집으로 집단화하고, 군집의 특성을 파악하여 군집사이의 관계를 분석하는 다변량분석 기법이다. 1) 계층적 군집 - 가장 유사한 개체를 묶어 나가는 과정을 반복하여 원하는 개수의 군집을 형성하는 방법 - 군집을 형성하는 매 단계에서 지역적 최적화를 수행해 나가는 방법(전역적인 최적해라고 볼 수 없음) - 계층적 군집의 결과는 덴드로그램의 형태로 표현 (* 덴드로그램을 통해 항목간의 거리, 군집간의 거리를 알 수 있고, 항목간 유사정도를 파악하여 견고성을 해석할 수 있다.)..

* 시작하기에 앞서 본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한 [데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정] 에 근거한 것임을 밝힙니다. 1. 데이터 마이닝 개요 1) 데이터 마이닝이란? - 거대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정 - 기업이 보유한 고객, 거래, 상품데이터 등과 이외의 기타 외부 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 새로운 규칙 등을 발견하고 이를 비즈니스 의사결정 등에 활용하는 일련의 작업 2) 데이터 마이닝의 기능 ㄱ. 분류(Classification) - 새롭게 나타난 현상을 검토하여 기존의 분류, 정의된 집합에 배정하는 것 - 잘 정의된 분류기준과 선분류되어진 검증 집합이 필요 - 기법 : 의사결정나무, memory-base..

* 시작하기에 앞서 본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한 [데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정] 에 근거한 것임을 밝힙니다. 1. 다변량 분석 가. 상관분석 - 두 변수 간의 관계를 알아보기 위한 것 - 상관계수(r)를 이용 * 0 ≤ r ≤ 1 : x가 증가할 때 y도 증가 * -1 ≤ r ≤ 0 : x가 증가할 때 y는 감소 * r = 0 : x가 변화해도 y의 변화가 없음 - plot(x, y) 함수 : 두 변수의 산점도 확인, 대략적인 상관관계 파악 cor(x, y) 함수 : 두 변수의 상관계수를 구함 1) 피어슨의 상관계수 - 등간척도 측정 - 두 변수 간 선형관계의 크기를 측정 - rcorr( as.matrix(data), type="pearson" ) ..

* 시작하기에 앞서 본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한 [데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정]에 근거한 것임을 밝힙니다. 1. 통계학 개론 가. 통계학이란? - 자료로부터 유용한 정보를 이끌어 내는 학문 (자료의 수집, 정리, 해석하는 방법 등을 포함) - 일기예보, 경제통계, 사회조사 분석통계, 실험결과 분석통계 등 다양한 형태 나. 통계 분석이란? - 특정한 집단이나 불확실한 현상을 대상으로 자료를 수집 → 대상 집단에 대한 정보를 구함 → 적절한 통계 분석 방법을 이용한 의사결정(통계적 추론) 과정을 말함 - 통계적 추론에는 대상 집단의 특정값을 추측하는 추정 / 가설 설정 후 채택여부를 결정하는 가설검정 / 미래에 대한 예측이 있다. 다. 모집단 - 알고자..

* 시작하기에 앞서 본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한 [데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정] 에 근거한 것임을 밝힙니다. 1. 데이터 마트 가. 데이터 마트란? - 데이터의 한 부분으로서 특정 사용자가 관심을 갖는 데이터들을 담은 비교적 작은 규모의 데이터 웨어하우스 - 데이터 웨어하우스의 일부 데이터를 가지며 특정 사용자를 대상으로 한다. (사용자의 기능 및 제공 범위가 다름) 나. reshape - 기존 데이터 구조를 column-wise하게 전환 - 크게 melt와 cast단계로 구분 1) melt : id 값을 기준으로 하여 나머지 변수에 대한 데이터를 생성 > aqm = melt ( airquality , id = c ( "month" , "day" )..

* 시작하기에 앞서 본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한 [데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정] 에 근거한 것임을 밝힙니다. 1. 분석 환경의 이해 가. 통계 패키지 R - 통계 분석 과정에서 수행되는 복잡한 계산이나 시각화 기법을 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 무료 소프트웨어 - 기본으로 제공되는 기능 외에도 사용자들이 직접 제작한 패키지를 이용하여 무수히 많은 기능들을 사용할 수 있도록 확장 가능 - 상용 소프트웨어나 출력물에 견주어 뒤쳐지지 않는 강력한 시각화 요소 - R의 선택 기준 SAS SPSS R 프로그램 비용 유료, 고가 유료, 고가 오픈소스 설치 용량 대용량 대용량 적음 다양한 모듈지원 및 비용 별도 구매 별도 구매 오픈소스 최근 알고리즘 및 기술 ..

* 시작하기에 앞서 본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한 [데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정] 에 근거한 것임을 밝힙니다. 1. 마스터 플랜 수립 1) 개요 - 데이터 분석이 주는 가치의 체계적 관리, 분석 역량의 내재화를 위해 중ㆍ장기 관점의 마스터플랜 수립이 필요 - 분석 과제를 (전략적 중요도), (비즈니스 성과 및 ROI), 분석 과제의 (실행 용이성) 등을 고려해 우선순위 설정 - (업무내재화 적용수준), (분석데이터 수준), (기술 수준) 등 분석의 적용 범위 및 방식에 대한 고려 후 로드맵 수립 - 기업 및 공공기관에서 사용하는 일반적인 ISP(Information Strategy Planning) 방법론을 활용하되 데이터 분석 기획의 특성을 고려한 ..