[!abstract] 요약

• T-test : 2022년, 2023년 매출 데이터
• 회귀 분석 : 도요타 중고차 데이터
• 군집 분석 : 백화점 구매정보, 고객정보 데이터
• 엑셀 대시보드

[!note] 감상

• T-test
  - 통계 검정 2급을 딴 이후에 오랜만에 t 검정을 접했는데 감회가 새롭다.
  - 역시 일본어보단 한국어로 설명을 듣는 게 머리에 쏙 들어오는 듯 싶다.
• 회귀 분석
  - 분석을 행하는 데 있어서 다중공선성이 중요.
  - 엑셀에서 더미 데이터를 다루는 법을 처음 알았다
• 군집 분석
  - 엑셀의 해 찾기 기능이 새로웟다
• 대시보드
  - Power BI 수업이 기대가 된다.
  - 엑셀은 너무 무거운 듯?

데이터 검정

T-test

#t-test

[!info] T-test

• 모집단의 표준편차가 알려지지 않았을 때, 정규분포 모집단에서 모은 샘플의 평균값에 대한 가설검정
• ==표본 두 집단이 통계적으로 같은지, 다른지 비교==하는 테스트
• 종류
  - 대응표본 : 표본 집단 1 개를 특정 값과 비교
  - 대응표본 (쌍체) : 1 개 집단의 실험 전후 비교
  - 독립표본 : 두 표본 집단 비교
• 양측 검정과 단측 검정

실습 : 프로모션 효과 분석

데이터 탐색 및 전처리

[!note]

• 매출 상위 20 브랜드
  - 피벗 테이블 -> 행 레이블 -> 값 필터 -> 상위 10 -> 20 으로 변경
• 작년과 중복되는 고객 찾아내기
  - COUNTIF($T$7:$T$3810,P7)

T-test 시행 및 검정 결과 분석

[!NOTE] T-test

• t- 검정 : 쌍체 비교
• t- 독립표본
  - f- 검정 : 분산에 대한 두 집단
  - 등분산인가, 이분산인가
  - t- 검정 : 이분산 or 등분산 가정 두 집단

회귀 분석

실습 : 자동차 가격 예측

데이터 소개 및 공선성/가변수

#multicollinearity #dummy_variables

[!NOTE]

• 다중 공선성 Multicollinearity

  	- ![](https://i.imgur.com/Jov4b1n.png)

• 가변수 Dummy variables : 숫자가 아닌 변수의 경우
  -
  - 타입이 3 개면 더미는 두 개만 만들어도 됨
  -

데이터 전처리 및 회귀분석 시행

#excel/regression

[!NOTE]

• 데이터 전처리
  - 상관분석을 통한 공선성이 생길 가능성 확인
  - 아래의 경우 연식이랑 Diff_First Drive Year 가 많이 겹침
  -
• ==회귀분석==
  - 데이터 -> 데이터 분석 -> 회귀 분석
  -
  - MET COLOR 과 DOORS 변수를 제거하고 다시 분석
  - MSE, RMSE

군집 분석

K-means Clustering 소개

#k-means

[!NOTE] K-means Clustering

• Process
  -
  -

실습 : 명품 구매고객 분석

군집화 시행

[!NOTE] Clustering

• Tiny Data 화 -> Ref 추가 -> 각 변수의 평균과 표준편차 구하기 -> 표준화
• -> 적당한 중심점 설정 -> 군집 나누기 -> 해 찾기 (제한 조건 설정) -> 해법 옵션 설정 -> 해 찾기

액셀 대시보드

[!NOTE]

• 
• 

실습 : 리테일 대시보드 제작

[!NOTE]

• ==슬라이서==
  - 삽입 -> 슬라이서
  - 세세한 서식까지 지정 가능
  - 열도 수정 가능
  - 보고서 연결 : 다른 피벗 테이블과 슬라이서 공유
• 그래프 -> 데이터 레이블 추가
• 카메라 : 테이블 자체는 카메라로