데이터 분석 전문가 가이드 9

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..

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

제2장 분석 마스터 플랜

제 2장 분석 마스터 플랜학습목표데이터 분석 마스터플랜 수립의 이해데이터 분석 거버넌스 체계의 이해 제 1절 마스터 플랜 수립마스터 플랜 수립 개요분석의 적용 범위 및 방식에 대해서도 종합적으로 고려하여 데이터 분석을 구현하기 위한 로드맵을 수립한다.이유 : 분석 과제를 대상으로 적용 우선순위를 설정해야 하며, 이뿐 아니라 분석을 내재화 할 것인지, 별도의 분석화면으로 일단 적용할 것인지, 분석 데이터를 내부 데이터로 한정할 것인지 등 종합적인 고려가 필요하기 때문.우선순위 평가우선순위 평가는 정의된 데이터 과제에 대한 실행 순서를 정하는 것으로, 업무 영역별로 도출된 분석과제를 평가기준에 따라 평가하고, 과제 수행의 선후행 관계를 고려하여 적용 순위를 조정해 최종 확정한다. ** 기존 IT 프로젝트에서..

제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

제 3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트학습목표빅데이터 분석의 현황과 현단계 과제에 대한 이해전략적 가치 기반 분석에 대한 이해데이터 사이언스의 의미와 역할에 대한 이해데이터 사이언티스트의 요구 역량에 대한 이해전략적 통찰력과 인문학 대두의 배경에 대한 이해데이터 사이언티스트에게 요구되는 인문학적 사고에 대한 이해데이터 사이언스의 미래에 대한 이해 제 1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트빅데이터 열풍과 회의론빅데이터 열풍은 마치 흥행의 보증수표처럼 떠오른 모습이지만, 거품현상을 우려하는 시선도 없지 않다. 빅데이터에서 가치, 즉 통찰을 끌어내 성과를 창출하는 것이 관건이다. 근본을 돌아 봐야 한다.왜 싸이월드는 페이스북이 되지 못했나?전략적 분석은 치열한 시장에서 기업 생존을 좌우한다. ..

제2장 데이터의 가치와 미래

제 2장 데이터의 가치와 미래학습목표빅데이터의 정의와 기능, 빅데이터로 인한 변화에 대한 이해빅데이터의 가치와 영향 이해빅데이터 비즈니스 모델 이해빅데이터로 인한 위기 요인과 통제 방안 이해미래의 빅데이터 이해 제 1절 빅데이터의 이해정의빅데이터는 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장 관리 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터다. 빅데이터의 특징(세 가지 측면, 3V)데이터의 양(Volume) / 데이터 유형과 소스측면의 다양성(Variety) / 데이터 수집과 처리측면에서 속도(Velocity) 정의 종합.3V로 요약되는 데이터 자체의 특성 변화에 초점을 맞춤.데이터 자체뿐 아니라 처리, 분석 기술적 변화까지 포함하는 중간 범위의 정의인재, 조직 변화까지 포함해 빅데이터를 넓은 관점으로 정의..

제1장 데이터의 이해

제 1장 데이터의 이해학습 목표 : 데이터 정의에 대한 이해데이터베이스 정의와 특징 이해데이터베이스 활용에 대한 이해 제 1절 데이터와 정보데이터의 정의데이터는 '객관적 사실'이라는 존재적 특성을 갖는 동시에 '추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거'로 기능하는 당위적 특성 또한 갖고 있다. 정성적 데이터와 정량적 데이터정성적 데이터 : 저장 검색 분석하는 데에 상대적으로 많은 비용과 기술적 투자가 수반됨.정량적 데이터 : 데이터의 양이 크게 증가하더라도 저장 검색 분석하여 활용하기가 매우 용이하다. 암묵지와 형식지지식경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지의 상호작용에 있어 중요한 역할.암묵지 : 개인에게 습득되어 있으나 겉으로 드러나지 않는 지식. 무형의 지식.공유되기 어렵다는 단점을 갖는다. (공통화, ..

제1장 분석과제 정의

과목 3.데이터 분석 기획 제 1장 분석과제 정의 학습목표 데이터 분석 기회 발굴 방법의 이해 데이터 분석 기회 구조화 및 구체화 방법의 이해 데이터 분석 활용 시나리오 정의 방법의 이해 전사관점 데이터 분석적용 시 주요 고려요소의 이해 제 1절 개요 데이터의 핵심은 데이터 자체가 아닌 분석을 통한 의사결정 최적화다. 운영업무 최적화는 적시에 정확한 의사결정을 내리는 데 달려있다. 그러나 현실은 이에 대응하기 위한 액션으로 이어지는 순간까지 지연 시간이 발생한다. 데이터 지연 시간 분석 지연 시간 의사결정 지연 시간 위의 지연 시간들은 운영 최적화의 장애요인으로 작용한다. 데이터 분석 도입의 성공요소 첫째, Question First 방식으로 접근 해야 한다. 무엇을 분석 할 것인지, 업무에 필요한 분석..

제1과목 데이터 이해 (목차)

과목 1. 데이터 이해 데이터의 이해 제1절 데이터와 정보 제2절 데이터베이스 정의와 특징제3절 데이터베이스 활용데이터의 가치와 미래 빅데이터의 이해 빅데이터의 가치와 영향 비즈니스 모델 위기 요인과 통제 방안 미래의 빅데이터 가치 장조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 빅데이터 분석과 전략 인사이트 전략 인사이트 도출을 위해 필요한 역량 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래