데이터 분석 준전문가/제4과목 7

제6장 시뮬레이션 및 최적화

제6장 시뮬레이션 및 최적화 학습목표 시뮬레이션 과정에 대한 이해 최적화 과정에 대한 이해 시뮬레이션 모델에 대한 이해 시뮬레이션 적용 방법에 대한 이해 최적화 단계에 대한 이해 제1절 빅데이터와 시뮬레이션 데이터 마이닝 : 대용량 데이터베이스에서 숨어 있는 예측 가능한 정보를 자동으로 추출하는 데이터 분석 방법 정의하는 세 가지 핵심 용어 자동화(Automated), 숨겨진(Hidden), 예측가능(Predictive)이다. 제2절 시뮬레이션 1. 시뮬레이션이란? 실제 상황을 수학적으로 모델화하고, 그 모델을 컴퓨터에 프로그램으로 저장한 후에 일어날 수 있는 가능한 모든 상황을 입력함으로써 각각의 경우에 어떤 결과가 도출되는지 예측하는 것이다. 시뮬레이터 : 사용자들이 모델에 대한 프로그램을 편리하게 ..

제5장 비정형 데이터 마이닝

제5장 비정형 데이터 마이닝 학습목표텍스트 마이닝 기법의 이해감성분석의 이해워드크라우드 기법 이해사회연결망 분석 기법 이해연결정도 중심성 이해근접 중심성 이해매개 중심성 이해위세 중심성 이해사회 연결망 분석을 이용한 마케팅활용방안 고안 제1절 텍스트 마이닝 텍스트로부터 고품질의 정보를 도출하는 과정으로, 입력된 텍스트를 구조화해 그 데이터에서 패턴을 도출한 후 결과를 평가 해석하는 일련의 과정을 통칭한다. 문서로부터 텍스트를 추출해 이를 하나의 레코드로 만들어 단어 구성에 따라 마트를 구성하고, 이들 간의 관계를 이용해 감성분석이나 워드 클라우드를 수행하고, 이 정보를 클러스터링이나 분류와 사회연결망 분석에 활용할 수 있다. 1. 텍스트 마이닝 기능 요약■문서 요약■문서 분류■문서 군집■특성 추출 해당 ..

제4장 정형 데이터 마이닝

제4장 정형 데이터 마이닝 학습목표데이터 마이닝 이해분류 분석 이해party와 rpart패키지를 이용한 분류분석 방법 숙지예측 분석 기법 이해군집 분석 이해k-means기법 숙지연관 분석 척도 숙지 제1절 데이터 마이닝의 개요 데이터 마이닝 :대용량 데이터에서 의미 있는 데이터 패턴을 파악하거나 예측을 위해 데이터를 자동으로 분석해 의사결정에 활용하는 방법 1. 데이터 마이닝 추진 단계 1단계 : 목적 설정도입 목적을 분명히 한다. 데이터 마이닝을 통해 무엇을 왜 하는지 명확한 목적을 설정해야 한다. 이해 관계자 모두가 동의하고 이해할 수 있어야 한다. 2단계 : 데이터 준비여기에 쓰는 데이터는 대부분 용량이 크므로 IT 부서와 사전에 협의해 데이터 접근 부하가 심한 일을 해도 문제가 없을 정도로 일정을..

제3장 데이터 마트

제3장 데이터마트학습목표데이터 마트 정의 이해데이터 마트 요약변수에 대한 이해데이터 마트 파생변수에 대한 이해reshape 패키지를 이용한 데이터 마트 만드는 법에 대한 이해plyr패키지에 대한 이해결측값 처리 방법에 대한 이해이상치 처리 방법에 대한 이해 제1절 데이터 변경 및 요약1. R reshape를 활용한 데이터 마트 개발 어떻게 마트 만드는 것에 접근?작게 시작해 크게 만들어 나가는 노력변수가 많다고 좋은건 아니다. 가. 요약변수가장 기본적인 변수로 고객 상품 채널을 종합한 변수단순한 구조이므로 자동화하기가 쉽다.재활용성 높다.다양한 조합의 요약변수를 자동으로 만드는 것이 적합.단점 : 기준값의 의미 해석이 애매하다.

제2장 통계분석

제2장 통계분석학습목표통계 기법에 대한 이해가설 검정에 대한 이해기술 통계 값에 대한 이해시계열에 대한 이해다양한 시계열 모형에 대한 이해 회귀분석에 대한 이해최적 회귀 방정식 선택법에 대한 이해다차원척도법 개념 이해주성분 분석 개념 이해 제1절 통계분석의 이해 1. 통계 총조사 : 대상집단 모두를 조사하표본조사 : 조사하고자 하는 대상 집단 전체를 모집단 이라하고, 모집단을 구성하는 개체를 원소라고 하며, 조사하기 위해 뽑은 모집단의 일부 원소들을 표본이라고 한다. 또한 표본 관측에 의해 구하고자 하는 모집단에 대한 정보를 모수라고 한다. 표본을 추출 하는 방법 1)단순랜덤추출법 : 각 원소에 1~N까지의 번호를 부여 한뒤. 여기서 n개의 번호를 임의로 선택해 그 번호에 해당하는 원소를 표본으로 추출하..

제1장 데이터 분석 개요

제 1장 데이터 분석 개요학습목표 데이터 분석 과정에 대한 이해 분석 요건 도출 방안 이해 각 단계별 수행 준거 숙지 WBS 작성 방법 숙지 데이터 마트 개념 이해 데이터 마트 구축 이해 데이터 처리 구조 이해 시각화 이해 공간분석 이해 탐색적 분석 이해 통계분석 이해 데이터 마이닝 이해 시뮬레이션 이해 최적화 이해 분석 환경 이해 R, R studio 설치 방법 숙지 R 기본 사용법 숙지 R 래틀 사용법 이해 제 1절 데이터 분석 프로세스1. 요건정의요건정의는 분석 요건을 구체적으로 도출 선별 결정하고, 분석과정을 설계하고, 구체적인 내용을 실무담당자와 협의하는 업무다. 광범위하고 다양한 정보를 다루고 문서화 작업의 비중이 높다. 전체 프로세스 중에서 가장 중요한 부분으로, 빅데이터 분석업무의 성패를 ..

과목4. 데이터 분석 (목차)

과목 4. 데이터 분석 제 1장 데이터 분석 개요 제 1절 데이터 분석 프로세스 제 2절 데이터 분석 기법 이해 제 3절 분석 환경 이해와 기본 사용법 제 2장 통계분석 제 1절 통계분석의 이해 제 2절 기초 통계분석 제 3절 시계열 분석 제 4절 다차원척도법 제 5절 주성분 분석 제 3장 데이터 마트 제 1절 데이터 변경 및 요약 제 2절 데이터 가공 제 3절 기초 분석 및 데이터 관리 제 4장 정형 데이터 마이닝 제 1절 데이터 마이닝 개요 제 2절 분류분석 제 3절 예측분석 제 4절 군집분석 제 5절 연관분석 제 5장 비정형 데이터 마이닝 제 1절 텍스트 마이닝 제 2절 사회연결망 분석 제 6장 시뮬레이션 및 최적화 제 1절 빅데이터와 시뮬레이션 제 2절 시뮬레이션 제 3절 최적화