이게 왜 돌아가지 이게 왜 돌아가지

1. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기1. 배경알코올, 도수, 당소, pH 값에 로지스틱 회귀 모델을 적용 → 레드 와인과 화이트 와인 구분2. 데이터셋 준비head() : 앞 6개 데이터 확인info() : 각 열의 데이터 타입과 누락 여부describe() : 열에 대한 간략한 통계 출력import pandas as pdwine = pd.read_csv('')wine.head()wine.info()wine.describe()0 이면 레드 와인1이면 화이트 와인 (양성)6497개의 샘플4개의 열은 실숫값누락 없음스케일 달라서 표준화 필요3. 훈련 데이터와 타겟 데이터 분리data = wine[['alcohol', 'sugar', 'pH']].to_numpy()target = wine['class'].to_..

1. 벡터1차원, 동일한 데이터 형태 (숫자/문자/논리) 로 구성 → 숫자와 문자 섞여있으면 다 문자형벡터 생성 연산자는 ‘ : ‘ 사용항상 모든 계산은 괄호 먼저!c 함수를 이용해 벡터 연결 가능  2. 벡터 생성 연산자 ( : )와 c 함수를 이용한 벡터 생성// 숫자 형태 벡터 > x1 x1 [1] 1 2 3 4 5 > x2 x2 [1] -5 -4 -3 -2 -1 > x3 x3 [1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 > x x [1] 1 2 3 4 5 -5 -4 -3 -2 -1 // 문자 형태 벡터 > x x [1] "pen" "a" "b" // 문자와 숫자 섞인 경우 > x x [1] "1" "a"3. 패턴이 있는 데이터 생성seq(from = n, to = m, by = k) : ..

1. 변수와 작업 공간명령어 종류표현 명령어 : 화면에 나타나지만 값 저장 X지정 명령어 : 화면에 나타나지 않지만 값 저장 O변수의 종료스칼라 변수 : 한 개의 값을 갖는 변수벡터 변수 : 두 개 이상의 값을 갖는 변수변수 이름 규칙알파벳, 숫자, . , _ 사용변수명은 영문자, 한글, .(점) 으로 시작 가능하고, 점으로 시작하면 두 번째 문자는 숫자 불가예약어는 사용 불가(TRUE, FALSE, if..)영어 대소문자 구분변수 재사용 가능, 최근에 할당된 값으로 수정변수 설정 관련 함수ls() : 저장된 변수 전체 불러옴getwd(): 저장할 위치 정보 불러옴setwd(”저장 경로”): 저장 위치 변경rm(list=ls()) : 작업 공간 전체 초기rm(지우고 싶은 변수): 변수 제거save.ima..

1. 프로그래밍 언어: 컴퓨터에게 명령/연산을 시키기 위해 인위적으로 만든 단어2. R: 통계분석에 특화된 고급 프로그래밍 (그래프 작성에 유용하다)장점우수한 그래픽 성능다양한 통계함수 내장, package 제공다른 통게분석 프로그램에 비해 빠른 속도무료단점데이터 분석에만 특화되어 있음문제 발생 시 스스로 해결해야 함 3. R 설치R: The R Project for Statistical Computing R: The R Project for Statistical ComputingThe R Project for Statistical Computing Getting Started R is a free software environment for statistical computing and graphics..

분석 기획1. 분석 기획의 정의실제 분석을 수행하기 전 사전에 계획하는 작업​2. 분석 기획의 특징데이터 사이언티스트의 요구 역량​3. 분석 대상과 방법에 따른 분석 종류| 분석 방법 | 분석 대상 | 분석 대상 알고 있음 | 분석 대상 모름 | | --- | --- | --- | | 분석 방법 알고 있음 | 최적화 | 통찰력 | | 분석 방법 모름 | 솔루션 | 발견 |​4. 목표 시점별 분석 기획과제 중심적 접근 방식빠른 해결speed & testquick & runproblem solving장기적인 마스터플랜 방식지속적인 해결accuracy & deploylong term vewproblem definition​5. 분석 기획 시 고려 사항가용 데이터 고려 : 데이터 확보, 데이터 유형적절한 활용 ..

빅데이터의 가치1. 빅데이터의 가치어떤 인사이트를 발굴하는지에 따라 다름​2. 빅데이터 가치 산정의 어려움데이터 활용 방식 : 누가 썼는지 모름가치 창출 방식 : 전에 없던 가치분석 기술의 발전빅데이터의 영향1. 빅데이터의 영향기업정부 : 미래 대응개인​2. 빅데이터가 가치를 만들어내는 5가지 방식투명성 제고시뮬레이션을 통한 경쟁력 강화맞춤 서비스 제공알고리즘 활용혁신​3. 빅데이터 경영 혁신의 4단계생산성 향상발견에 의한 문제 해결의사결정 향상새로운 고객가치와 비즈니스 창출빅데이터 활용 사례1. 빅데이터 활용 사례기업 혁신 : 구글정부 활용 : 교통정보개인 활용 : SNS​2. 미래의 빅데이터 활용에 필요한 3요소데이터기술인력빅데이터 활용 기본 테크닉 7가지연관 규칙 학습 : 주목할만한 상관관계 찾기 ..