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ADSP12

[ADsP] 오답정리-공부 데이터 이해 1. CRM의 목적은 변함없고, 방법은 다양해지고있다. 데이터 분석 기획 1. 고객니즈변화: 고객, 채널, 영향자들 2. 우선순위 평가기준: 전략적중요도(전략정 필요성, 시급성) / 실행 용이성(투자 용이성, 기술용이성) 3. 분석적으로 사물을 인식하려는 WHY관점은 일반적으로 사용되고 있는 문제해결방식: 하양식 접근방식 4. 분석과제 주요 관리: Data Size, Data Complexity, Speed, Analytic & Complexity, Accuracy&Precision 5. 집중형 조직구조: 독립적인 분석전담 6. 분산된 조직구조: 현업부서에 분석업무 7. 기능중심: 별도의 조직을 구성하지않고 해당 업무부서에서 직접 분석수행 8. 데이터 분석개요 1. 명목척도 2. 순서척도 3.. 2018. 8. 24.
[ADsP] 3과목 데이터 분석 - (3) 정형 데이터 마이닝 정형 데이터 마이닝- 데이터 마이닝 개요- 통계분석 vs 데이터 마이닝: 데이터 마이닝 -> data로 부터 의미있는 정보를 찾아내는 방법 통칭- 종류(1) 정보를 찾는 방법론: 인공지능, 의사결정나무, K-means, 연관분석, 회귀분석, 로짓분석, 최근접 이웃(2) 분석대상이나 활용목적, 표현방법: 시각홥누석, 분류, 군집화, 포케스팅- 환경의 변화- 도구가 다양하고 체계화 되어 환경에 적합한 제품선택하여 활용가능- 분석결과의 품질은 분석가의 경험과 역량에 따라 차이남..ㅠㅠ- 한국에는 1990년대 중반- 2000년대부터 CRM의 중요한 요소로 부각- 지도학습: 의사결정나무, 인공신경망, 일반화선형모형(회귀, 로지스틱회귀), 사례기반 추론, 최근접 이웃- 비지도학습: OLAP, 연관성규칙발견, 군집분.. 2018. 8. 24.
[ADsP] 3과목 데이터 분석 - (2) 통계 분석 - 통계 분석 - 통계학 개론 1) 통계: 특정집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약 표현 - 총조사(census)와 표본조사 2) 통계자료 획득방법: (1) 총 조사(census) (2) 표본조사 - 모집단: 조사하고자 하는 대산 집단 전체 - 원소: 모집단 구성개체 - 표본: 추출한 모집단의 일부 원소 - 모수: 구하고자 하는 모집단에 대한 정보 - 모집단의 정의, 표본의 크기, 조사방법, 조사기간, 표본추출방법을 정확하게 명시 (3) 표본추출방법: 모집단을 대표할 수 있는 표본 추출 - 단순랜덤추출법 복원, 비복원 추출: 임의의 n개 추출하는 방법 -> 각 샘플은 선택될 확률이 동일하다 - 계통추출법: 단순랜덤추출의 변형된 방식으로 번호를 부여한 샘플을 나열하여 K개씩 n.. 2018. 8. 24.
[ADsP] 3과목 데이터 분석 - (1) R기초와 데이터 마트 데이터 분석 - R기초와 데이터 마트 - R 기초 R: 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경/ GPL하에 배포되는 S프로그래밍 언어로 구현(GNU S) R studio: 메모리에 변수가 어떻게 되어있는지, 타입무엇인지 볼수있따 Rattle: GUI가 패키지와 긴빌하게 결합돼 있어 정해진 기능만 사용가능 특징 1) 표준 플랫폼(S언어기반) 2) 모든 운영체제에서 사용가능 3) 메모리 저장방식 세션마다 저장함 4) 객체지향언어, 함수언어 병렬프로그래밍으로의 전환이 용이하다. 5) 오픈소스 프로그램 - R 기초 2 setwd("작업디렉토리") 도움말: help(함수), ?함수, RsiteSearch(함수명) 히스토리: history(), savehistory(file="파일명"), l.. 2018. 8. 23.
[ADsP] 2과목 오답정리 - 계층적 프로세스 모델의 형태: 마지막 계층(step)은 입력자료, 처리 및 도구, 출력자료로 구성된 단위 프로세스 이다. - 잘 정제된 DB형태: 정형 데이터 - 비정형 데이터 email, 보고서, 소셜미디어 데이터 - 반정형데이터: 센서 중심으로 스트리밍되는 머신데이터 - CRISP-DM 분석 과정: 업무이해 -> 데이터 이해 -> 데이터 준비 -> 모델링 -> 평가 -> 전개 - 분석기획은 단기적으로는 분석과제를 도출하여 프로젝트화 한 후 관리를 수행하여 분석 결과를 도출하는 것이고, 중장기적으로는 분석마스터 플랜을 수행하여 지속적인 분석과제 수행을 지원할 수 있는 거버넌스 치계를 수립하는 것이다. - 우선순위결정 일반적: 시급성- 현재, 난이도-쉬움 / 쉬운것 부터 하는가보다. - 분석 과제에 .. 2018. 8. 23.
[ADsP] 2과목 데이터 분석 기획 - (2) 분석 마스터 플랜 - 분석 마스터 플랜- 마스터 플랜 수립중요도, 성과 및 ROI, 분석 과제의 실행 용이성 등 기준을 고려해 적용 우선순위 결정ISP(Information Strategy Plannig): 조직 내 외부 환경을 분석하여 기회나 문제점 도출우선순위 평가 방법 및 절차: 전략 중요도: 전략적 필요성/시급성실행용이성: 투자용이성/기술용이성ROI관점에서 빅데이터의 핵심 특징1) 투자비용요소: 크기, 다양성, 속도2) 비즈니스효과: 가치- 분석 거버넌스 체계데이터를 이용한 의사결정이 강조될 수록, 데이터 분석과 활용을 위한 체계적인 관리 중요분석 기획 및 관리를 수행하는 조직, 과제 기획및 운영 프로세스, 분석 관련 시스템, 데이터, 분석 관련 교육 및 마인드 육서 체계로 구성분석 수준진단1) 기업의 현재 분석 .. 2018. 8. 23.

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