데이터분석 공부일지

[빅데이터분석기사] 필기시험을 경험한 후에 요약한 자료입니다. 시험에 나온 문제! 시험에 나올법한 문제! 시험에 나왔으면 하는 문제! 최대한 시험 출제 유형과 유사한 내용들로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! [목차] Part4. 빅데이터 결과 해석 Part4-1. 분석모형 평가 및 개선 1. 분석모형 평가 2. 분석모형 개선 Part4-2. 분석결과 해석 및 활용 1. 분석결과 해석 2. 분석결과 시각화 Part4-1. 분석모형 평가 및 개선 1. 분석모형 평가 1) 평가 지표 (1) 회귀모형 평가 지표 - 평균절대오차, 평균제곱오차, 평균제곱근오차, 평균절대백분율오차 - 결정계수(R²=1 → 설명력↑) (2) 분류모형 평가 지표 ※ 혼동행렬 구분 예측값 평가항목 참(P..

[빅데이터분석기사] 필기시험을 경험한 후에 요약한 자료입니다. 시험에 나온 문제! 시험에 나올법한 문제! 시험에 나왔으면 하는 문제! 최대한 시험 출제 유형과 유사한 내용들로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! [목차] Part3. 빅데이터 모델링 Part3-1. 분석모형 설계 1. 분석절차 수립 2. 분석 환경 구축 Part3-2. 분석기법 적용 1. 분석기법 - 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 서포트벡터머신, 연관성분석, 군집분석 2. 고급 분석기법 - 범주형 자료 분석, 다변량 분석, 시계열 분석, 베이지안 기법, 딥러닝 분석, 비정형 데이터 분석, 앙상블 분석, 비모수 통계 Part3-1. 분석모형 설계 1. 분석절차 수립 1) 분석모형 선정..

[빅데이터분석기사] 필기시험을 경험한 후에 요약한 자료입니다. 시험에 나온 문제! 시험에 나올법한 문제! 시험에 나왔으면 하는 문제! 최대한 시험 출제 유형과 유사한 내용들로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! [목차] Part2. 빅데이터 탐색 Part2-1. 데이터 전처리 1. 데이터 정제 2. 분석 변수 처리 Part2-2. 데이터 탐색 1. 데이터 탐색 기초 2. 고급 데이터 탐색 Part2-3. 통계기법 이해 1. 기술통계 2. 추론통계 Part2-1. 데이터 전처리 1. 데이터 정제 1) 결측값 처리 (N/A, 빈칸) (1) 종류 완전 무작위 결측 무작위 결측 비무작위 결측 다른 변수와 연관 없음 결과에 영향을 미치지 않음 다른 변수와 연관 있음 결과에 영향을 미..

[빅데이터분석기사] 필기시험을 경험한 후에 요약한 자료입니다. 시험에 나온 문제! 시험에 나올법한 문제! 시험에 나왔으면 하는 문제! 최대한 시험 출제 유형과 유사한 내용들로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! [목차] Part1. 빅데이터 분석기획 Part1-1. 빅데이터의 이해 1. 빅데이터 개요 및 활용 2. 빅데이터 기술 및 제도 Part1-2. 데이터 분석 계획 1. 분석 방안 수립 2. 분석 작업 계획 Part1-3. 데이터 수집 및 저장 계획 1. 데이터 수집 및 전환 2. 데이터 적재 및 저장 Part1-1. 빅데이터의 이해 1. 빅데이터 개요 및 활용 1) 빅데이터의 특징 (1) 데이터의 정의 - DIKW: Data(데이터), Information(정보), ..

오늘 제6회 빅데이터분석기사 필기시험을 보고 왔습니다. 그럼 바로 따끈따끈한 시험후기 갑니다! 시험후기 사전에 받은 응시 안내 문자 내용대로 [신분증], [컴퓨터용 싸이펜], [검은색 볼펜] 지참하여 9시 반까지 도착했습니다. 참고로 10시 전까지만 입실하면 되고, 모바일 신분증도 인정됩니다. 고사실 앞문, 칠판에 붙어있는 좌석배치도 보고 자리에 착석하니 안내방송이 나옵니다. 방송에 맞춰 휴대폰 끄고, 자료 집어넣고, 답안지에 이름 및 수험번호 작성, 시험지 인쇄 확인, 시험지에 이름 및 수험번호 작성하고 10시 정각에 시험이 시작됩니다. 휴대폰 꺼서 수험번호를 몰라 답안지 들고 칠판 앞에 가서 수험번호를 적어서 왔습니다. 제 고사실은 20명 자리가 있었는데, 10명 참석했습니다. (50% 참석) 아마도..

[빅데이터분석기사]의 필기시험 요약자료로 Part4. 빅데이터 결과 해석의 "Chapter2. 분석결과 해석 및 활용"입니다. 출제 빈도가 높은 내용 위주로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! (출처: 2023 빅데이터분석기사 필기 한권완성, 예문에듀) [목차] Part4. 빅데이터 결과 해석 Part4-2. 분석결과 해석 및 활용 1. 분석결과 해석 1) 분석모형 해석 2) 비즈니스 기여도 평가 2. 분석결과 시각화 1) 시공간 시각화 2) 관계 시각화 3) 비교 시각화 4) 인포그래픽 3. 분석결과 활용 1) 분석모형 전개 2) 분석결과 활용 시나리오 개발 3) 분석결과 보고서 작성 4) 분석모형 모니터링 5) 분석모형 리모델링 1. 분석결과 해석 1) 분석모형 해석 해..

[빅데이터분석기사]의 필기시험 요약자료로 Part4. 빅데이터 결과 해석의 "Chapter1. 분석모형 평가 및 개선"입니다. 출제 빈도가 높은 내용 위주로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! (출처: 2023 빅데이터분석기사 필기 한권완성, 예문에듀) [목차] Part4. 빅데이터 결과 해석 Part4-1. 분석모형 평가 및 개선 1. 분석모형 평가 1) 평가 지표 2) 분석모형 진단 3) 교차 검증 4) 모수 유의성 검정 5) 적합도 검정 2. 분석모형 개선 1) 과대적합 방지 2) 매개변수 최적화 3) 분석모형 융합 4) 최종모형 선정 1. 분석모형 평가 1) 평가 지표 (1) 회귀모형 평가 지표 - 오차(실제/예측값 차이)를 다양한 방식으로 평균하여 계산한 지표 평균..

[빅데이터분석기사]의 필기시험 요약자료로 Part3. 빅데이터 모델링의 "Chapter2. 분석기법 적용"입니다. 이번 내용은 자격증 공부가 아니더라도 통계 공부에 많은 도움이 되는 자료입니다. 출제 빈도가 높은 내용 위주로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! (출처: 2023 빅데이터분석기사 필기 한권완성, 예문에듀) [목차] Part3. 빅데이터 모델링 Part3-2. 분석기법 적용 2. 고급 분석기법 5) 딥러닝 분석 6) 비정형 데이터 분석 7) 앙상블 분석 8) 비모수 통계 2. 고급 분석기법 5) 딥러닝 분석 - 비정형 데이터 분석을 위한 인공신경망 기반 머신러닝 알고리즘 - 인공지능분야의 핵심기술 (1) 하이퍼파라미터 - 예측오차를 최소화하는 파라미터 ① lea..

[빅데이터분석기사]의 필기시험 요약자료로 Part3. 빅데이터 모델링의 "Chapter2. 분석기법 적용"입니다. 이번 내용은 자격증 공부가 아니더라도 통계 공부에 많은 도움이 되는 자료입니다. 출제 빈도가 높은 내용 위주로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! (출처: 2023 빅데이터분석기사 필기 한권완성, 예문에듀) [목차] Part3. 빅데이터 모델링 Part3-2. 분석기법 적용 2. 고급 분석기법 1) 범주형 자료 분석 2) 다변량 분석 3) 시계열 분석 4) 베이지안 기법 2. 고급 분석기법 1) 범주형 자료 분석 독립변수 종속변수 분석방법 범주형 연속형 t-검정, 분산분석 범주형 범주형 분할표 분석, 카이제곱 검정, 피셔의 정확도 검정 연속형 범주형 로지스틱 회..

[빅데이터분석기사]의 필기시험 요약자료로 Part3. 빅데이터 모델링의 "Chapter2. 분석기법 적용"입니다. 이번 내용은 자격증 공부가 아니더라도 통계 공부에 많은 도움이 되는 자료입니다. 출제 빈도가 높은 내용 위주로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! (출처: 2023 빅데이터분석기사 필기 한권완성, 예문에듀) [목차] Part3. 빅데이터 모델링 Part3-2. 분석기법 적용 1. 분석기법 5) 서포트벡터머신 6) 연관성분석 7) 군집분석 1. 분석기법 5) 서포트벡터머신 (SVM) - 데이터들과 가장 거리가 먼 초평면을 분리 - 지도학습 기반의 이진 선형 분류 모델 (1) 서포트벡터머신 특징 ① 최적 분리 초평면을 찾아 분류(SVC)와 회귀(SVR) 수행 ② 모..