머신러닝3 최고의 데이터 분석 사이트 2021 - 전문가 추천 1. 데이터 분석을 위한 기본 도구 파이썬 (Python): 데이터 분석가들 사이에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로, 다양한 데이터 분석 라이브러리를 지원해 실무에서 많이 활용됩니다. R 프로그래밍 언어 (R Programming Language): 통계 분석 및 시각화에 특화되어 있는 R은 데이터 분석 분야에서 널리 사용되며, 풍부한 패키지와 함수를 제공합니다. SQL (Structured Query Language): 데이터베이스 관리 및 조작을 위해 필수적인 언어로, 데이터 분석가들은 SQL을 통해 데이터를 추출하고 가공합니다. 엑셀 (Excel): 비전문가도 쉽게 다룰 수 있는 강력한 스프레드시트 도구로, 데이터 시각화와 간단한 분석에 유용합니다. 2. 데이터 시각화 도구 T.. 2024. 8. 2. 파이썬 로지스틱 회귀 분석 - 원리와 실습법 1. 로지스틱 회귀 분석이란? 로지스틱 회귀 분석은 종속 변수가 범주형 데이터인 경우에 사용되는 통계학적 분석 기법이다. 종속 변수 값이 이항 분포를 따르고, 입력 데이터와 적절한 함수를 사용하여 종속 변수를 예측하는 데 활용된다. 로지스틱 회귀 모델은 회귀 계수를 조정하여 입력 데이터와 종속 변수 간의 관계를 설명한다. 분석 결과를 통해 특정 입력 값이 주어졌을 때 종속 변수가 특정 범주에 속할 확률을 예측할 수 있다. 2. 로지스틱 회귀 분석의 원리 로지스틱 회귀분석은 분류 알고리즘 중 하나로, 독립 변수의 선형 결합을 로지스틱 함수에 입력하여 범주형 종속 변수를 추정하는 방법이다. 로지스틱 회귀식은 로지스틱 함수에 의해 확률 값으로 변환된 후, 임계값을 기준으로 분류 결정을 수행.. 2024. 6. 24. 빅데이터 분석 - 세상을 읽다 1. 빅데이터의 개념과 중요성 빅데이터란 대규모의 데이터 집합을 의미하며, 기존 데이터 관리도구의 능력을 넘어서는 대량, 다양성, 속도의 데이터를 포함한다. 빅데이터의 중요성은 기업, 정부, 학계 등 다양한 분야에서 빅데이터를 분석함으로써 획기적인 인사이트를 얻을 수 있다는 점이 핵심이다. 빅데이터 분석을 통해 정확한 예측과 전략적 의사결정이 가능해지며, 시장 동향을 파악하고 사용자 요구를 예측하는 데 큰 도움이 된다. 또한, 비즈니스 모델의 혁신과 고객 서비스의 효율성 향상에 있어서도 빅데이터는 중요한 역할을 한다. 2. 빅데이터 분석 방법론 데이터 수집: 관련 데이터를 수집하고 정제하여 분석에 활용합니다. 데이터 저장: 대량의 데이터를 안정적으로 보존하여 신속한 접근이 가능하도록 .. 2024. 6. 9. 이전 1 다음