전체 글 (20) 썸네일형 리스트형 비즈니스 데이터 분석 입문 6. 머신러닝 입문 Chapter6. 머신러닝 입문 머신러닝이란? 머신러닝은 어떤 데이터를 분류해내거나 값을 예측하는 것으로, 크게 지도기계학습, 비지도 기계학습, 그리고 강화학습으로 나눈다. 지도 기계학습이란 컴퓨터에게 정답을 알려주면서 학습시키는 방법이다. 예를 들어 고객 데이터를 주며 이러한 고객군이 구매할 가능성이 높은 고객그룹(정답지)를 제시한 후, 새로운 고객 자료를 주면서 구매 가능성이 높은 고객들을 분류하도록 요청하는 방식으로 동작한다. 그러므로 지도 기계학습에는 학습 데이터가 필요하다. 지도 기계학습에 사용하는 대표적인 알고리즘에는 선형 회귀, 의사결정 트리, 베이즈 추론 등이 있다. 비지도 기계학습은 미리 학습 데이터를 제공하지 않아도 알고리즘이 알아서 다양한 분류 기준으로 비슷한 데이터를 군집화하는 방법.. 비즈니스 데이터 분석 입문 5. 비즈니스 데이터 분석 실무 Chapter7. 비즈니스 데이터 분석 실무 주요 KPI의 이해 비즈니스 분석의 첫 단계는 KPI를 선정하는 일이다. KPI란 성과 달성 여부를 파악하고자 하는 핵심 지표를 의미한다. 핵심 지표를 바탕으로 회사 부서별 성과나 사업 진행 사항 전반을 파악하고 이해할 수 있으며, 사업 건전성을 판단하는 요소로 사용하기도 한다. 대표적인 핵심 지표로는 총합이나 평균, 수치값, 비율, 최댓값, 최솟값 등이 있다. 이처럼 핵심 지표는 주로 매출과 관련이 깊으나 매출과 직접 연관이 없는 부서는 어떻게 파악하고 평가할까? 이러한 경우, BSC 프레임워크를 활용하여 의사 결정을 위한 주요 KPI를 도출한다. BSC 프레임워크 기반 분석 목표 KPI 도출 전략 비즈니스 분석에서 첫 번째 단계는 분석 목표를 설정하고, 공.. 비즈니스 데이터 분석 입문 4. 데이터 분석과 통계 - 추론 통계 (2) Chapter4. 데이터 분석과 통계 - 추론통계 (2) 카이제곱검정이란? 문자와 문자 데이터, 즉 범주형 변수간의 관련성을 검증하는 방법이다. 이 검정 방법은 수집한 자료와 빈도가 이론상 기대 빈도와 통계적으로 다른지 판단하고자 할 때 사용하는 추론 통계 방식이다. 카이제곱검정 방법은 다음과 같다. 1. 각 범주의 데이터를 취합한다. (관찰값을 구한다) 2. 각 범주에 대한 기댓값을 구한다. 3. 범주별 카이제곱 을 구한다. 4. 구한 값을 합하여 전체 카이제곱값을 구한다. 5. 카이제곱의 자유도를 구한다. 6. 이를 유의 수준에 해당하는 카이제곱 값과 비교하여 결론을 도출한다. 카이제곱검정 : 월마트(Walmart) 영수증 월마트는 고객이 어떤 상품을 함께 구매하는지 알아내고자 했다. 매장에 상품을 .. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
