#wannabeeeeeee the best DataScientist

02. 데이터 분석 준비하기¶ ◇ 08. 분석 프로젝트 준비 및 기획¶ 8.1 데이터 분석의 전체 프로세스¶ 데이터 분석의 궁극적인 목표는 의사결정 프로세스를 최적화하는 것 일반적인 데이터 분석 프로젝트의 프로세스 : 설계 단계 ⇒ 분석 및 모델링 단계 ⇒ 구축 및 활용 단계 설계 단계 : 무엇을 하고자 하는지를 명확히 정의하고 프로젝트를 수행할 인력 구성, 실무자와 분석가 간 협의체계가 잘 이루어져야함 분석 및 모델링 단계 : 데이터 분석 단계에서는 데이터 추출, 검토, 가공, 모델링 등의 세부 절차와 부분 반복이 필요, 특히 모델의 비즈니스 적합성을 심도 있게 분석하고 성능을 평가하는 것이 중요, 이러한 절차에는 KDD 분석 방법론, CRISP-DM 방법론, SAS사의 SEMMA 방법론 등 다양한 기..

01. 데이터 기초체력 기르기¶ ◇ 01. 통계학 이해하기¶ 1.1 왜 통계학을 알아야 할까?¶ 데이터 과학의 프로세스 : 데이터 수집 ⇒ 데이터 가공 ⇒ EDA(데이터 시각화) ⇒ M/L 모델링 ⇒ 결과 해석 및 적용 1.2 머신러닝과 전통적 통계학의 차이¶ 머신러닝의 주된 목적은 예측(Prediction)이고 통계학의 주된 목적은 해석(Explanation) 통계학은 모델의 기초 체력과 같은 것이고 이를 바탕으로 복잡하고 정교한 머신러닝 모델을 만드는 것 1.3 통계학의 정의와 기원¶ 통계학(Statistics)은 자료를 수집, 분석하여 그 분석 결과를 통해 효율적인 의사결정을 하는 기법을 연구하는 학문 골턴 : 사분위수, 백분율, 표준편차 중앙값, 회귀를 발견한 사람 칼 피어슨(Karl Pearso..