아티클 스터디11 이상탐지 1부 정상과 비정상, 그리고 이상탐지 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 8. 14. 대기업 데이터 분석가가 추천하는 데이터 분석 프로젝트 주제 1. 데이터 분석 프로젝트 문제 유형회귀(Regression) (지속적인 매출 하락)연속적인 척도로 목표 변수를 예측.변수 간의 관계를 이해하고 추이를 평가하거나 예측.분류(Classification) (고객 유형을 나누는 행위)Supervised learning의 일종으로 기존 데이터의 범주를 파악하고 새로 수집된 데이터의 범주를 판별하는 작업.이상탐지(Anomaly Detection) (데이터가 특정 구간에만 몰려 있는 경우)예상되거나 기대하는 값이 아닌 데이터의 규칙을 찾아내는 작업.데이터의 이상현상을 정의하고 이상여부를 확인하는 작업.2. 추천 시스템을 활용한 프로젝트 주제 유형클러스터링(Clustering)데이터를 특성에 맞게 분류해주는 작업.이커머스에서 시장을 구분할 때 활용.차원축소(Dime.. 2024. 8. 8. 질문의 힘 - 하버드 비즈니스 리뷰 질문의 중요성가치 창출을 얻어내기 쉬움 학습뿐에서만이 아니라 아이디어를 서로 교환하거나 혁신과 성과 개선, 신뢰(이해를 잘 하고 있는지)와 유대감 형성하기 수월해짐비즈니스 리스크 감소예기치 않은 문제나 위험 요소 발견조기에 발견할 수 있고 그로 인해 리스크를 최소한으로 줄이고 숨겨져있던 문제를 발견할 수 있음질문으로 얻을 수 있는 두 가지 이점대화 상대에게 호감을 얻어내기 쉽고 상대방의 관심사를 더 잘 이해할 수 있음정보 교환과 인상 관리 모두 달성 가능.질문을 하지 않는 이유 (질문을 하지 않았을때 답변자에게 보여질 수 있는 인상)자기 중심적 사고자신의 생각이나 이야기만 주장하며, 강조하려는 경향이 있을 수 있다.관심이 없음질문에 대한 답변이 딱히 관심 없거나 지루할 것을 예상하여서 꺼리기도 한다.과도.. 2024. 8. 6. 데이터 문해력 스터디 데이터 문해력 1~2장 까지의 내용1.1) 기계가 해야할 일과 사람이 해야할 일가치있는 결과를 도출하기 위해서는 데이터를 최대한 활용하고 가치있는 결과물을 도출하려면, 기계와 도구 조작법을 깊게 이해하는 것과 별개로, 우리가 직접 익혀야하는 고도로 가치있는 기술 즉 데이터 리터러시가 필요하기 때문입니다.1.3 ) 데이터를 먼저 보지마라 - 데이터 안에 답은 없다데이터를 아무리 고성능의 통계와 분석방법을 동원한다 해도 데이터가 직접적인 답을 주는 경우는 없다. 다만 무엇을 알고 싶은지 무엇을 하고 싶은지, 그를 위해서는 어떤 데이터(지표)를 활용해야 하는지 판단하는 능력이 중요하다. 현상 발생 > 목적 및 문제 정의 > 지표 결정 > 현 사태 파악 > 평가 > 요인 분석 > 해결책 모색 1장 결론데이터 .. 2024. 7. 23. 이전 1 2 3 다음