스탠포드 Statistical Learning 두번째 챕터 내용이다.이중 2.1~2.3 내용을 다루겠다. 강의 내용을 적절히 재구성 및 요약했다.   Ch2 통계적 학습 개요 2.1 회귀분석 입문 2.2 차원 및 구조적 모델(structured models) 2.3 모델 선정 및 편향-분산 트레이드오프 2.4 분류분석 2.R R 소개 존 챔버와의 인터뷰 (출처: Statistical Learning, Stanford On..

맞춤형 서비스 개발하기 위해서는 어떤 데이터가 필요할까? 분석은 패턴을 발견하여 미래에 적합한, 적절한 '어떤'것을 찾기 위해 행한다. 의사결정 도구인 것이다. 적절한 분석을 수행하기 위해서는 먼저 데이터가 필요하다. 이러한 데이터에는 무엇이 있을까? 기업 사례를 통해 데이터 종류에 대해 알아보자. 타깃사 먼저 예전글(Target(타깃): "How Companies Learn Your Secrets')을 보면, 미국 타깃(Target)사가 있다. ..

강의 내용 설명에 앞서 이 내용을 게재 및 다시 공부하게 된 이유는,데이터 분석에 대해 제대로 공부하지도 않고 못했던 점들이 항상 걸렸기 때문이다.이에, 기본부터 다시 시작하려고 한다.궁금한 점이 있으면 댓글로 달아주시면 아는 범위 내에서 답변 및 공유드리겠다.강의 내용을 적절히 재구성 및 요약한 점을 밝힌다. 스탠포드 Statistical Learning 첫번째 챕터 내용이다.챕터1 소개1.1 오프닝 인사1.2 예제 및 프레임워크(출처: ..

'통계 학습을 위한 핵심요소', '통계 학습 입문', '데이터 분석 역량 핵심요소' 원서 소개글에서 언급한 원서에 대해 이제 차례차례 공부해보고자 한다.원서 "2. "An Introduction to Statistical Learning with Applications in R(R 기반 애플리케이션과 함께하는 통계 학습 입문)"부터 차례대로 하고자 한다.이 원서를 번역하면서 하나씩 차례로 익히면 좋겠지만 시간이 많이 소요된다. 그래서 좀 검색해보니 ..

데이터 분석에 대해 공부하기 위한 방법에는 어떤게 있을까?가장 좋은 방법은 통계에 대해 관심을 갖고, 대학, 대학원을 거쳐 통계학, 계량경제학, 산업공학 등 관련 학과에서 꾸준히 공부하는 것일 것이다.공부 방법을 조금 더 깊이 들어가보면,1) 멘토(예: 관련 분야 교수님, 구루, CEO 등)를 만나 가르침을 받는다.2) 다양한 교육기관 온라인 영상으로 배운다.3) 스스로 관련 원서를 찾아 독학한다.등 여러가지 길이 있을 것이다.이중..

빅데이터는 새롭지 않다. 빅데이터는 기존과 다른 완전히 새로운 이론이나 원칙이 아니며, 현 시대의 현상이다. 빅데이터 시대에서도 데이터를 분석 하는 방법은 기존과 동일하다. 단, 이제는 다양한 데이터를 빠르게 분석해야 하는 상황에 왔다 - 이러한 이유로 데이터의 ‘패턴’을 쉽고 빠르게 표현할 수 있는 시각화가 중요해지고 있는 상황이다.빅데이터란 무엇일까?빅데이터는 흔히 3V로 정의할 수 있다. 여기서 3V란 Variety(종류), Velocity(속..