분류 전체보기89 5. 클러스터링 기법: K-평균 알고리즘 클러스터링(Clustering)은 데이터를 그룹으로 나누는 비지도 학습 기법입니다. 그 중 K-평균 알고리즘(K-Means Algorithm)은 대표적인 클러스터링 기법으로, 데이터를 k개의 클러스터로 나누는 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 K-평균 알고리즘의 개념, 과정, 그리고 실제 적용 사례를 다루겠습니다.5.1 K-평균 알고리즘의 개념K-평균 알고리즘은 주어진 데이터 집합을 k개의 클러스터로 나누는 과정입니다. 각 클러스터의 중심(centroid)을 기준으로 데이터를 그룹화하며, 동일 클러스터 내 데이터 포인트 간의 유사성을 최대화하고 클러스터 간의 유사성을 최소화하는 목적을 가지고 있습니다. K-평균 알고리즘의 주요 목표는 다음과 같습니다:데이터 분류: 데이터를 여러 그룹으로 분류하여 주요 패.. 2025. 2. 7. 4. 회귀 분석: 개념과 적용 회귀 분석(Regression Analysis)은 연속형 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 통계 기법입니다. 이번 포스팅에서는 회귀 분석의 개념, 유형, 그리고 실제 적용 사례를 다루겠습니다.4.1 회귀 분석의 개념회귀 분석은 변수들 간의 관계를 이해하고 예측하기 위한 방법입니다. 이를 통해 우리는 독립 변수의 변화가 종속 변수에 어떠한 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다. 회귀 분석의 주요 목적은 다음과 같습니다:예측: 과거 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측할 때 사용됩니다.관계 이해: 변수들 간의 관계를 도출함으로써 어떤 독립 변수가 종속 변수에 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.4.2 회귀 분석의 유형회귀 분석은 다양한 .. 2025. 2. 7. 3. 탐색적 데이터 분석 (EDA) 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)은 데이터 분석 과정에서 데이터를 시각화하고 요약하여 그 특성과 패턴을 이해하는 과정입니다. 이번 포스팅에서는 EDA의 중요성, 기법, 그리고 관련 도구에 대해 알아보겠습니다.3.1 EDA의 중요성탐색적 데이터 분석은 데이터 분석 과정에서 필수적인 단계입니다. EDA의 중요성은 다음과 같습니다:데이터 이해: 데이터를 시각화함으로써 데이터의 특성과 패턴을 쉽게 이해할 수 있습니다.가설 설정: EDA를 통해 데이터를 탐색하면 새로운 가설을 설정할 수 있으며, 이를 통해 더 깊이 있는 분석을 할 수 있습니다.데이터 정제: EDA 과정에서 데이터의 누락값, 이상값 등을 발견하고, 이를 처리할 수 있습니다.3.2 EDA 기법EDA에는 다양.. 2025. 2. 7. 2. 데이터 분석 기초: 데이터 수집 및 전처리 데이터 분석의 첫 번째 단계는 데이터 수집과 전처리입니다. 이 단계를 제대로 수행하지 않으면 분석 결과의 신뢰성이 떨어질 수밖에 없습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 수집과 전처리의 중요성, 방법, 그리고 관련 도구에 대해 다루어 보겠습니다.2.1 데이터 수집의 중요성데이터 수집은 데이터 분석의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 데이터 수집이 제대로 이루어지지 않으면 아무리 좋은 분석 방법을 사용해도 유의미한 결과를 얻을 수 없습니다. 데이터 수집의 중요성은 다음과 같습니다:분석의 기초: 올바르고 신뢰성 있는 데이터를 수집해야만 분석 결과가 정확하고 유용할 수 있습니다.결정 지원: 의사결정을 위한 데이터가 부족하거나 부정확하면 잘못된 결정을 내릴 가능성이 높아집니다.문제 해결: 데이터 수집이 충분히 이.. 2025. 2. 6. 빅데이터의 개요와 중요성 및 데이터 분석 데이터 분석과 빅데이터는 현대의 비즈니스 환경에서는 중요한 역할을 합니다. 두 개념을 이해하고, 이를 효과적으로 활용하는 것이 기업의 성공을 위해서는 필수적인 요소가 되었습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석과 빅데이터의 정의, 특징, 중요성 및 그 관계를 자세히 알아보겠습니다.1. 데이터 분석의 의미와 중요성데이터 분석은 대규모 데이터를 활용하여 유용한 정보를 도출하고, 이를 통해 실제적인 결정을 내리는 과정을 의미합니다. 현대 사회에서 데이터는 '새로운 석유'라고 불릴 만큼 중요한 자산으로 여겨지고 있으며, 이를 통해 수많은 기업들이 경쟁력을 강화에 힘쓰고 있습니다. 데이터 분석의 중요성은 다음과 같은 사유에서 더욱 중요합니다.의사결정에 영향: 데이터에 기반한 의사결정은 주관적인 판단을 상대적으로 줄.. 2025. 2. 6. 이전 1 ··· 12 13 14 15 다음