데이터분석준전문가

기초통계 t-검정일 표본 t-검정 (one sample t-test)가설 검정의 일정으로 하나의 모집단의 평균(n)값을 특정값과 비교하는 경우 사용하는 통계적 분석 방법일 표본 단측 t-검정less/greater(방향성O)ex) alternative = 'greater'일 표본 양측 t-검정(일반적)~이다(방향성X)ex) alternative = 'two.sided' 일 표본 단측 t-검정 일 표본 양측 t-검정   이(독립)표본 t검정 (independent sample t-test)서로 독립적인 두 개의 집단에 대하여 모수의 값이 같은 값을 갖는지 통계적으로 검정하는 방법두 모집단의 분산이 같음을 의미하는 등분산성을 만족해야 함 -> F검정을 먼저 수행이 표본 단측 t-검정less/greater(방향..

마스터플랜 수립마스터플랜 수립 : 분석 프로젝트를 위한 전체 설계도(광의의 개념) 분석 마스터플랜 수립 프레임워크우선순위 고려요소전략적 중요도비즈니스 성과/ROI실행 용이성 적용 범위/방식 고려 요소업무 내재화 적용 수준분석 데이터 적용 수준기술 적용 수준   수행 과제 도출 및 우선순위 평가일반적 IT프로젝트 우선 순위 평가전략적 중요도전략적 필요성시급성실행 용이성투자 용이성기술 용이성 빅데이터 특징을 고려한 분석 ROI 요소투자비용요소크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)비지니스 효과 요소가치(Value) ROI를 활용한 우선순위 평가 기준시급성전략적 중요도목표가치(KPI)Value(비즈니스 효과)난이도비용과 범위 측면Volume, Variety, Velocity(투자비..

02 분석 과제 발굴분석과제 탐색 방법1. 하향식 접근법Top-Down, 체계적, 단계화 (분석대상 Known)하향식 접근법의 개념도문제 탐색 단계문제 정의 단계해결 방안 탐색 단계타당성 검토 단계2. 상향식 접근법Bottom-Up, 인사이트 (분석대상 Unknown)상향식 접근법의 개념도지도, 비지도 학습프로토타입 : 시행착오 해결법    분석과제 발굴 분석의 대상(What)KnownUn-Known분석의 방법(How)KnownOptimizationInsightUn-KnownSolutionDiscovery 디자인 씽킹DEO사상향식 접근법의 발산 단계 + 하향식 접근법의 수렴단계 (반복적, 상호보완적)수렴 발산을 반복하면서 혁신적 아이디어 도출스탠퍼드대학d.school비지니스, 기술, 인간 중심사고 -> ..

01 분석 기획과 방법론분석대상과 그 방법에 따른 4가지 분석 주제 분석의 대상WhatKnownUnknown분석의 방법HowKnown최적화(Optimization)통찰력(Insight)Unknown해결책(Solution)발견(Discovery) 목표 시점별 분석 기획 당연한 분석 주제 해결(과제 단위)지속적 분석 문화 내재화(마스터플랜 단위)목적빠르게 해결하는 것이 목적지속적으로 해결하는 것이 목적1차 목표Speed & TestAccuracy & Deploy과제 유형Quick & WinLong Term View접근 방식Problem SolvingProblem Definition 분석기획시 고려사항1) 가용데이터 고려2) 적절한 활용 방안과 유스케이스의 탐색 : 유사 시나리오 및 솔루션 활용3) 장애요소에..

02 데이터의 가치와 미래가치 산정의 어려움데이터 활용 방식누가, 언제, 어떻게, 어디서 활용하는지 알 수 없음가치 창출 방식기존에 없던 가치 창출분석 기술 발전오늘의 가치없는 데이터가 내일은 가치 있을 수 있음 빅데이터 활용 기본 테크닉연관 규칙 학습상관관계, 장바구니 분석유형분석범주, 어떤 집단에 속하는가?유전 알고리즘최적화가 필요한 문제기계학습 = 머신러닝규칙을 찾은 뒤 예측회귀분석독립변수 -> 종속변수감정분석 소셜 네트워크 분석오피니언 리더 위기 요인 통제 방안사생활 침해개인정보 사용자의 책임책임 원칙 훼손결과 기반 책임 원칙 고수데이터 오용알고리즘 접근 허용   03 데이터 사이언스와 전략 인사이트빅데이터 분석의 핵심은 'Big'이 아닌 '인사이트'걸림돌은 '비용'이 아닌 '분석적 방법과 성과에..

01. 데이터와 정보1. 데이터의 정의 데이터의 특성존재적 특성있는 그대로의 객관적 사실당위적 특성추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 데이터의 유형1) 정성적 데이터와 정량적 데이터정성적연어, 문자 등정량적수치, 도형, 기호 등 2) 정형 데이터와 비정형 데이터, 그리고 반정형 데이터정형정형화 된 틀 + 연산 가능비정형정형화 된 틀 X + 연산 불가능반정형형태 O + 연산 불가능 3) 암묵지와 형식지암묵지내면화개인이 보유한 경험과 지식을 요령이나 노하우로 고도화 시키는 과정공통화개인이 다른 개인이나 집단과의 공통적 지식을 생성하는 과정형식지표출화개인에 보유한 경험, 지식 등을 책이나 문서 등 외부로 표출하는 과정연결화개인이 보유한 경험과 외부의 지식을 연결하는 과정   2. 데이터와 정보DIKW피라미..

방학동안 전공관련 자격증을 따 두기 위한 첫 스타트!ADsP 일명 데이터분석 준전문가 자격증이다. 실기도 없이 필기만인데다가 올 객관식이라구요? 안할 이유가 없음.응시자격 제한이 없는 국가공인자격이라니! 당장 준비한다.ADsP의 교재는 아직 춘추전국시대인지 바이블이라고 꼽히는 교재는 아직 없는 듯 하다.나는 약간의 강제성이 필요한 직장인이기 때문에 스터디가 활성화 되어 있는 미어캣 도서를 구입하고 스터디에 들어갔다.다음주부터 스터디가 시작되므로 지금은 미어캣에서 제공하는 기초 강의들을 들어두고 있다.그리고 오늘은 원서접수기간 시작일이다.   데이터분석 준전문가의 정의데이터분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본 지식..