# ADsP
[ADsP 정리] 6. 데이터 분석 - 3
데이터 마이닝 - 대용량 데이터에서 의미있는 패턴을 파악하거나 예측하여 활용알고리즘에 대한 깊은 이해가 없어도 분석에 큰 어려움이 없다.2000년대 CRM의 중요한 요소로 부각지도학습 의사결정나무인공신경망일반화 선형 모형선형/로지스틱 회귀분석사례기반 추론최근접 이웃 (
[ADsP 정리] 5. 데이터 분석 -2
sqldf plyr reshape데이터 웨어하우스와 사용자 사이에 위치대부분 웨어하우스로부터 복제, 자체 수집도 가능CRM 업무 중 핵심 - 고객 데이터 마트 구축총 구매 금액, 금액, 횟수, 구매여부 등 분석에 맞게 종합한 변수잘 만들면 중요한 변수로 활용 가능많은
[ADsP 정리] 4. 데이터 분석 -1
DW(Data Warehouse) / DS ( Data Store ) 에서 분석 데이터를 가져와 처리이외의 데이터는 기존 운영시스템 , 스테이징 영역 , ODS 에서 가져와 처리기존 운영시스템의 데이터를 직접 활용하는 것은 위험빅데이터 분석에서 시각화는 필수SNA(사회
ADsP 2장 데이터 분석 기획
1절 <데이터 분석 기획의 이해>분석기획: 과제 정의 및 결과 도출을 위해 사전에 계획데이터 사이언티스트의 역량: Math&Statistics, Information Technology, Domain Knowledge목표 시점 별 분석 기획 방안과제 중심적 접근(
ADsP 1장 데이터 이해
1절 <데이터의 이해>정량적 데이터, 정성적 데이터Data-Information-Knowledge-Wisdom1980년대 기업내부 데이터베이스On-Line Transaction Processing: 호스트 컴퓨터가 데이터베이스를 액세스하고, 바로 처리 결과를 돌려
[ADsP 정리] 3. 데이터 분석 기획 -2
정리라는 목적에 맡지 않게 모든 내용을 다 적었는데 다시 본연의 목적에 집중하려고 한다. 1.3 분석 과제 발굴 분석과제 발굴 방법론 하향식 접근 방법( Top - Down ) 상향식 접근 방법( Bottom - up ) 최적의 의사결정은 두 방식이 상호 보완 관
[ADsP 정리] 2. 데이터 분석 기획 -1
2과목은 공부하는 재미가 별로 없다. 하지만 실제 업무 프로세스에 적용할 수 있을 법한 내용이 주를 이룬다. 1장 데이터 분석 기획의 이해 1.1 분석기획 방향성 도출 분석기획 분석 수행 과제를 정의하고 관리하는 방법을 사전에 계획하는 작업 분석유형 OI SD
[ADsP 정리] 1. 데이터의 이해
ADsP는 세 가지 과목에 대한 필기시험으로 취득할 수 있는 자격이다.데이터 이해 - 10문제데이터 분석 기획 - 10문제데이터 분석 - 30문제다른 시험과 마찬가지로 60% 통과 , 과목별 40% 과락이 있다.8문제의 40%면 1,2과목에서 4문제 이상 틀리면 과락이
데이터분석 준전문가 정리 Part1
1) 데이터의 의미와 특성데이터는 객관적인 사실(Fact)이라는 측면에서 존재적 특성을 가지고,추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(Basis)라는 측면에서 당위적 특성을 가진다.2) 데이터의 유형정성적 데이터 : 페이스북, 블로그, 트위터 등에서 사용하는 언어, 문
[ADsP 데이터분석 준전문가] Day 6
오늘은 위키북스의 "2023 ADsP 데이터분석 준전문가 (전용문, 박현민 지음)" 의 p114~139을 공부했다. 2과목의 마지막 부분이다.
[ADsP 데이터분석 준전문가] Day 5
오늘은 위키북스의 "2023 ADsP 데이터분석 준전문가 (전용문, 박현민 지음)" 의 p107~113을 공부했다. (참고 : 내가 기억하고 싶은것을 적어두었다.)
[ADsP 데이터분석 준전문가] Day 4
오늘은 이어서 위키북스의 "2023 ADsP 데이터분석 준전문가 (전용문, 박현민 지음)" 의 p88~105을 공부했다.(참고 : 내가 기억하고 싶은것을 적어두었다.)(1) 분석 과제 발굴해결해야 할 다양한 기업(혹은 분석의 주체)의 문제를 '데이터 분석 문제'로 변화