빅데이터분석기사 필기 12일차 -1

Part04 빅데이터 결과 해석

Chapter02 분석 결과 해석 및 활용

Section01 분석결과 해석

 

 

1) 분석모형 해석

1. 회귀 모델 : 잔차, 결정계수 등을 사용, 잔차에는 패턴이나 추세가 있어서는 안 됨
2. 분류 모델 : 클래스 별로 속할 확률의 정확도를 살펴야 함
3. 딥러닝 모델 : 분류문제인 경우 정확도나 오차율(상대오차, 평균 제곱근 편차) 사용
4. 군집분석 모델 : 통계량을 요약하고 관측치의 공통점과 변동성 확인, 연속형 변수의 경우 평균 또는 중앙값 계산, 범주형 변수인 경우 범주별로 각 군집의 분포 사용
5. 연관분석 모델 : 지지도, 신뢰도 및 향상도가 높은 규칙들을 찾되 최소 기준점을 적용하며 빈발집합을 고려하여 연관규칙을 생성하는 Apriori 알고리즘 사용

2) 비즈니스 기여도 평가

 

① 빅데이터 분석 목적

• 고객 인사이트
• 제품 및 절차 효율성
• 디지털 제품 및 서비스
• 운영의 탁월성
• 디지털 마케팅
• 위기 관리시스템

② 분석 결과의 기여도 평가 : ROI(투자수익률) 또는 업무 효율성 향상에 대한 비율로 측정

- ROI : (총체적인 금전적 이익 - 소요된 비용) / 소요된 비용 * 100

 

 

2) 분석 모델별 시각화

 

① 회귀 모델 : 히트맵과 산점도 활용

② 분류 모델 : SVM, KNN, 의사결정나무

SVM	KNN	의사결정나무

 

③ 딥러닝 모델 : 모델 아키텍처에서 파라미터, 가중치 시각화 및 특징 차원 감소를 통해 시각화

 

④ 군집분석 모델 : 그룹 클러스터별 단위 산점도로 시각화

군집분석 시각화

 

⑤ 연관분석 모델 : 연관성 있는 항목끼리 묶여서 관계 시각화 기법인 네트워크 그래프를 활용하여 시각화

연관분석 시각화

 

 

 

참고 : 이기적 빅데이터분석기사 필기 교재