Part02 빅데이터 탐색 Chapter03 통계기법의 이해 Section01 기술통계 ● 기술통계 : 분석에 필요한 데이터를 요약하여 묘사, 설명하는 통계기법 1) 표본추출 모집단 : 관심 대상의 전체집합 표본 : 모집단 속에서 그 일부를 끄집어내어 조사한 결과 표본추출 : 모집단으로부터 표본을 선택하는 행위 2) 전수조사와 표본조사 전수조사 : 관심의 대상이 되는 모집단 전체를 대상으로 조사하는 것 표본조사 : 관심의 대상이 되는 모집단에서 표본을 추출하여 표본을 대상으로 조사를 시행하는 것 ● 표본추출 오차 : 표본에서 선택된 대상이 모집단의 특성을 과잉 대표하거나 최소 대표할 때 발생 과잉 대표 : 중복선택 등의 원인으로 반복, 중복된 데이터만으로 규정되는 현상 최소 대표 : 실제모집단의 대표성을..

Part02 빅데이터 탐색 Chapter01 데이터 전처리 Section02 분석 변수 처리 1) 변수선택 - 통계적 분석 결과의 신뢰성을 위해서 기본적으로 데이터와 이를 특정 짓는 변수는 많으면 많을수록 좋음 2) 변수별 모형의 분류 전체 모형(FM : Full Model) : 모든 독립변수를 사용한 모형 축소 모형(RM : Reduced Model) : 전체 모형에서 사용된 변수의 개수를 줄여서 얻은 모형 영 모형(NM : Null Model) : 독립변수가 하나도 없는 모형 3) 변수의 선택 방법 전진 선택법 : 영 모형에서 시작, 모든 독립변수 중 종속변수와 단순상관계수의 절댓값이 가장 큰 변수를 분석모형에 포함시키는 것, 한번 추가된 변수는 제거하지 않는 것이 원칙 후진 선택법 : 전체 모델에서..

Part02 빅데이터 탐색 Chapter01 데이터 전처리 Section01 데이터 정제 ○ 데이터 : 이론을 세우는 기초가 되는 사실 또는 자료 1) 데이터의 종류 단변량자료 : 특성 변수가 하나인 자료 다변량자료 : 특성 변수가 두 가지 이상인 자료 질적자료 : 정성적 자료라고도 하며 자료를 범주의 형태로 분류 2) 데이터의 정제 - 수집된 데이터를 대상으로 분석에 필요한 데이터를 추출하고 통합하는 과정 구분 수행내용 Process 데이터의 수집 - 데이터의 입수 방법 및 정책 결정 Pre Processing 포함 데이터의 변환 - Data 유형의 변화 및 분석 가능한 형태로 가공 데이터의 교정 - 결측치의 처리, 이상치 처리, 노이즈 처리 데이터의 통합 - 데이터분석이 용이하도록 기존 또는 유사데이..

Part01 빅데이터 분석 기획 Chapter03 데이터 수집 및 저장 계획 Section01 데이터 적재 및 저장 1) 데이터 수집 및 적재 연계 데이터 수집 도구를 이용한 데이터 적재 NoSQL DBMS가 제공하는 도구를 이용한 데이터 적재 관계형 DBMS의 데이터를 NoSQL DBMS에서 적재 2) 빅데이터 저장시스템 - 대용량 데이터 집합을 저장하고 관리하는 시스템으로 사용자에게 데이터 제공 신뢰성과 가용성을 보장하는 시스템 파일 시스템 저장 방식 : 분산 파일의 형태로 저장하는 방식(Apache HDFS, 구글의 GFS) 데이터베이스 저장방식 : 전통적인 관계형 DB 시스템을 이용하거나 NoSQL 데이터베이스 시스템을 이용하는 방식 - 수평적 확장성, 데이터 복제, 간편한 API 제공, 일관성 ..

Part01 빅데이터 분석 기획 Chapter03 데이터 수집 및 저장 계획 Section01 데이터 수집 및 전환 1) 데이터 수집 - 데이터 처리 시스템에 들어갈 데이터를 모으는 과정으로 여러 장소에 있는 데이터를 한 곳으로 모으는 것 ① 기초 데이터 수집 수행 절차 ● 비즈니스 도메인 정보 수집 > 분석 기획서 기반 도메인, 서비스 이해 > 수집 데이터 탐색 > 기초 데이터 수집 ② 데이터 수집 시스템 구축 절차 ● 수집 데이터 유형 파악 > 수집 기술 결정 > 아키텍처 수립 > 하드웨어 구축 > 실행환경 구축 2) 비즈니스 도메인과 원천 데이터 정보 수집 ① 원천 데이터 정보 - 데이터 분석에 필요한 대상 우너천 데이터의 수집 가능성, 데이터의 보안, 정확성을 탐색하고, 데이터 수집의 난이도, 수..