데이터 비즈니스

데이터 설명 3.1 데이터 시뮬레이션 3.1.1 데이터 저장: 구조 설정 상점 수와 각 상점에 대한 데이터 주 수 설정 head()를 사용해 store_sales를 확인 설정한대로 모든 값을 0으로 설정되어 있음 각 상점을 식별하기 위해 store_numbers 작

4.1.1 데이터 시뮬레이션매장과 온라인에서 제품을 판매하는 다채널 소매 업체의 1000명 고객에 대한 데이터셋 생성프로세스를 재현할 수 있도록 난수 시드 설정고객을 설명하는 여러 변수를 만들 후 해당 변수를 cust_df 데이터프레임에 추가고객의 연령은 numpy.r

구독 기반 서비스를 이용하는 300명의 응답자로부터 수집된 데이터 사용세 부분으로 코드 분리5.1.1 세그먼트 데이터 정의변수 이름과 추출하려는 분포 유형 정의각 세그먼크의 각 변수에 대한 통계 정의이상이나 푸아송 변수의 경우 평균만 지정하면 된다정규 변수의 경우 분포

앞선 5장의 데이터를 그대로 사용한다.그룹 간의 차이가 실제 유의미한 차이인지를 식별하기 위해서 통계 검정을 진행해야 한다!카이제곱 검정은 가장 간단한 통계 검정 중 하나로, 2개의 범주형 변수가 서로 연관성이 있는지, 즉 서로 독립인지를 통계적으로 판단하는 방법이다.

결과의 동인 식별: 선형 모델 만족 동인 분석: 제품의 특정 요소 및 그 제공과 관련해 제품에 대한 만족도를 모델링하는 것 마케팅 믹스 모델링: 가격과 광고가 판매와 어떻게 관련돼 있는지 이해하는데 사용되는 선형 모델 이때, 동인은 인과 관계를 암시하지 않으며, 모델은

추가 선형 모델링 주제 8.1 고도로 상관된 변수 처리 8.1.1 온라인 지출의 초기 선형 모델 데이터 생성 ols()를 사용해 지출을 다른 모든 변수의 함수로 모델링한다. 데이터 시각화를 통해 해당 모델링의 문제점을 발견할 수 있다. => 극도로 치우친 변수와

데이터 복잡도 줄이기 9.1 소비자 브랜드 평가 데이터 먼저 웹사이트로부터 데이터를 불러온다. 데이터 확인 9.1.1 데이터 크기 조정 원시 데이터의 크기 조정을 통해 개임과 샘플 간에 데이터를 더 비교할 수 있다. 데이터 표준화(정규화, Z-점수): 모든 관측치

세그멘테이션: 부분 모집단 탐색을 위한 비지도 클러스터링 방법

분류: 알려진 범주에 관측치 할당 11.1 분류 클러스터링은 그룹 멤버십을 발견하는 프로세스인 반면, 분류는 멤버십의 예측 분류는 상태가 알려진 관측치를 사용해 예측 변수를 도출한 다음 해당 예측 변수를 새 관측치에 적용한다. 분류 프로젝트에는 일반적으로 최소한 다음