데이터분석 과목4 3

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