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[스탠다드] 데이터 분석 - 1회차, 2회차

1. 프로젝트 기획 목표를 명확하게 해야 데이터를 효과적으로 수집하고 분석 결과를 실질적으로 활용할 수 있다. 분석 목표는 '우리가 도출하고자 하는 최종 결과물'을 말하는데 이 목표가 명확하지 않으면 데이터 분석 자체가 흐릿해질 수 있다. 목표를 SMART하게 설정하는 것이 중요한데 구체적(Specific), 측정 가능(Measurable), 달성 가능(Achievable), 관련성(Relevant), 시간 기반(Time-bound)이어야 한다. 예를 들면 '3개월 내 고객 이탈률을 10% 줄이자' 또는 '연말까지 제품 리뷰 중 긍정 리뷰 비율을 20% 늘리자'와 같은 것이 있다.- 가설 수립 가설 수립은 분석 목표를 달성하기 위해 검증해야하는 추측을 세우는 단계이다. 단순히 데이터를 바라보는 것이 아닌..

[챌린지] 시계열 기반 머신러닝 모델과 MLops 적용기 - 1회차

1. 데이터 분석 분야 개요구분설명 데이터 추출데이터를 효율적으로 추출하고 가공SQL, Python(Pandas)데이터 시각화효과적인 데이터 정보 획득을 도와줌Tableau, Power BI, Looker Studio, Excel기초 통계 분석데이터의 기본적인 특성을 이해기술통계(평균, 표준편차, 백분율), 가설검정(t-test, chi-square, ANOVA)고급 통계 분석복잡한 관계를 탐색하고 모델링인과추론(RCT-A/B test, 선형회귀, 매칭), 시계열 분석(ARIMA), 생본분석(Cox Regression), 다변량분석(PCA, Factor Analysis), 연관분석(장바구니 분석, Apriori 알고리즘)머신러닝데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측지도학습, 비지도학습, 추천시스템, 텍스트 ..