Data Science/ADsP

[ADsP]3과목 - 1장. 데이터마트와 apply함수,plyr 패키지

데이터 가공 데이터웨어하우스(DW)와 데이터마트(DM) DW는 물류창고라고한다면 DM는 대형마트이다. 데이터 웨어하우스는 최적화되어 있지 않고 비효율적 배치라면 데이터마트는 사용하기 쉽게 시스템에 최적화됨. DW에서 DM 로 변환하기 위해서 여러가지 패키지들이 필요하다. reshape 패키지 , apply 함수들 , plyr 패키지 dplyr 패키지 data.table()등이 사용 plyr 패키지 apply 함수에 기반해 데이터와 변수를 동시해 배열로 치환. 가로 세로로 되어있는 2차원 데이터의 행의합 열의합의 각각 요약치들을 나타낼 수 있는 함수들. split -> apply -> combine 기능 제공 데이터분할 -> 함수를 적용 -> 재결합 apply 함수들 ( lapply , sapply , t..

[ADsP]3과목 - 1장. R 기초(R의 기초통계, 데이터 핸들링,R그래프의 이해)

R 기초는 밑에 링크를 통해 공부하자!! 2020/05/12 - [데이터사이언스/R] - [R] 기본 요약 정리 ( 연산 , 자료형 , vector , factor , list ) [R] 기본 요약 정리 ( 연산 , 자료형 , vector , factor , list ) RStudio 패키지 설치 및 사용 #패키지 설치 install.packages("패키지 이름") #패키지 사용 library("패키지 이름") 산술 연산 함수 함수 의미 사용 예 log() 로그함수 log(10), log(10, base = 2) sqrt() 제곱근.. acdongpgm.tistory.com 2020/05/12 - [데이터사이언스/R] - [R] 기본 요약 정리 ( data frame , 데이터 읽기/쓰기 , apply..

[ADsP] 2과목 - 2장. 분석 마스터 플랜

중/장기적 관점의 마스터 플랜 수립 전략적 중요도 비즈니스 성과 및 ROI(투자회수율) 분석 과제의 실행 용이성 등을 고려해 적용할 우선순위 설정 분석의 적용 범위 및 방식에 따라 고려하게된다. 수행과제 도출 및 우선순위 평가 분석과제 도출 -> 우선순위 평가 -> 우선순위 정련 ROI 관점에서의 분석과제 우선 순위 평가기준 시급성 판단 기준은 전략적 중요도가 핵심이며, 이는 전략적 중요도가 시점에 따라 시급성 여부를 고려할 수 있다는 뜻이다. ex) 현재는 미래보다 시급성이 높다. 난이도 현시점에서 과제를 추진하는 것이 비용과 범위 측면을 고려했을 때 바로 적용하기 쉬운 것인지 또는 어려운 것인지를 판단하는 것 포트폴리오 사분면 분석을 통해 과제 우선순위 선정 기법 1사분면 전략적 중요도가 높아 경영에..

[ADsP] 2과목 - 1장. 데이터 분석 기획의 이해 ( 2 )

분석 과제 발굴 하향식 접근 방식 vs 상향식 접근 방식 하향식 접근 방식 문제탐색 단계(Problem Discovery) 단계 비즈니스 모델 기반 문제 탐색 ( 단기적인 관점 ) 캔버스의 9가지 블록을 단순화 업무(Operation) ex ) 생산공정 최적화 , 재고량 최소화 제품(Product) ex ) 제품의 주요 기능 개선 고객(Product) ex ) 고객 전화 대기 시간 최소화 와 이를 관리하는 두 가지 영역인 규제와 감사 ( Audit & Requlation) 지원 인프라 ( IT & Human Resource ) 영역 추가 도출 분석 기회 발굴의 범위 확장 ( 장기적인 관점 ) 거시적 관점의 요인(STEEP) 사회(Social) 기술(Technological) 경제(Economic) 환경(..

[ADsP] 2과목 - 1장. 데이터 분석 기획의 이해 ( 1 )

데이터 분석 기획이란? 데이터 분석 3요소 Value Analyst Analytics Model Data 3V 분석기획의 방향성 도출 분석의방법(how)/분석의 대상(what) Known Un-Known Known 최적화(Optimization) 통찰(Insigt) Un-Known 솔루션(Solution) 발견(Discovery) Optimization - 분석대상 및 분석방법을 이해하고 현 문제를 최적화의 형태로 수행 Solution - 분석과제는 수행되고, 분석 방법을 알지 못하는 경우 솔루션을 찾는 방식으로 분석과제 수행 Insigt - 분석대상이 불문명하고, 분석방법을 알고 있는 경우 인사이트 도출 Discovery - 분석대상, 방법을 모른다면 발견을 통하여 분석 대상 자체를 새롭게 도툴 목표시..

[ADsP] 1과목 - 2장. 데이터의 가치와 미래

빅데이터의 이해 정의 대규모 데이터에서 저비용으로 가치를 추출, 추집 및 분석하기 위한 아키텍쳐 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모를 빅데이터라함. 데이터의 양 , 수집, 처리속도가 급격히 증가하면서 나타난 현상. * 3V에 가치, 시각화, 정확성 등을 포함한 4V의 개념이 생성되고 있음. 빅데이터의 기능 빅데이터에 거는 기대를 표현한 비유 산업혁명의 석탄, 철 제조업 뿐 아니라 서비스 분야의 생산성을 획기적으로 끌어올려 사회/경제/문화 전반에 혁명적 변화를 가져올 것으로 기대 21세기 원유 경제 성장에 필요한 정보를 제공함으로써 생산성을 한 단계 향상시키고 기존에 없던 새로운 범주의 산업을 만들어 낼 것으로 전망 렌즈 렌즈를 통해 현미경이 생물학에 미쳤던 영향..

[ADsP] 1과목 - 1장. 데이터의 이해

1장. 데이터의 이해 데이터의 정의? 객관적 사실 존재적 특성 추론, 예측 , 전망 추정을 위한 당위적 특성 하나로는 의미가 없고 객체와 상호관계 속에서 가치를 갖는다. 데이터의 유형 정성적 데이터 언어 , 문자 정량적 데이터 수치 , 기초 , 도형 지식경영 암묵지 + 형식지의 상호작용 속에서 지식이 공유되며 생성이 된다. 암묵지 : 학습과 체험을 통해 개인에게 습득 ( 공유되기 어려움 ) " 노하우 " , " 김장김치담그기 " , " 자전거타기 " 형식지 : 형상화된 지식 " 교과서", "메뉴얼" , " 비디오" ( 지식의 공유가 용이 ) 암묵지 + 형식지의 4단계 지식전환 모드 1단계 공통화 암묵지 지식 노하우를 다른 사람에게 알려주는 것 2단계 표출화 암묵적 지식 노하우를 책이나 교본 등 형식지로 ..