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빅데이터분석기사16

Part 3: 빅데이터 모델링 1. 분석모형 설계1.1 분석 절차 수립빅데이터 분석을 위해 체계적인 분석 절차를 수립해야 합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.분석모형 선정: 분석 목적에 적합한 모델을 선택합니다.분석모형 정의: 분석의 목표와 가설을 수립하고, 모델의 특성을 정의합니다.분석모형 구축 절차: 데이터 수집, 정제, 모델 학습, 평가 등의 단계로 분석을 수행하는 절차를 확립합니다.1.2 분석 환경 구축효율적인 빅데이터 분석을 위해 환경을 구축하는 과정입니다.분석 도구 선정: Python, R, SQL, Hadoop, Spark 등 목적에 맞는 도구를 선택합니다.데이터 분할: 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터로 분할하여 모델의 일반화 성능을 높입니다.2. 분석기법 적용2.1 분석기법다양한 분석기법이 존재하며, 데이터.. 2025. 3. 16.
[P02CH02S02] 추론통계 PART02: 빅데이터 탐색CHAPTER02: 데이터 탐색 [P02CH02S02] 추론통계 통계적 추론 및 가설검정에 대한 핵심 개념을 잘 정리해 주셨습니다. 이를 바탕으로 보충 설명과 함께 각 개념을 좀 더 체계적으로 정리해드리겠습니다.1. 통계적 추론 (Statistical Inference)통계적 추론은 모집단의 특성을 알기 위해 표본을 사용하여 추측하는 과정입니다. 크게 추정(Estimation) 과 가설검정(Hypothesis Testing) 으로 나뉩니다.(1) 추정 (Estimation)모집단의 특성을 추정하는 과정입니다.표본평균을 이용하여 모집단 평균을 추정하거나, 신뢰구간을 계산하여 추정의 신뢰도를 평가할 수 있습니다.(2) 가설검정 (Hypothesis Testing)모집단의 특정한 주.. 2025. 3. 16.
[P02CH03S01] 기술통계 PART02: 빅데이터 탐색CHAPTER02: 통계기법 이해 [P02CH03S01] 기술통계 01. 데이터 요약기술통계는 분석에 필요한 데이터를 요약하여 묘사하고 설명하는 통계 기법을 의미합니다. 단순히 데이터를 정리하는 행위만으로는 의미가 없으며, 분석 전 데이터의 특성을 찾아내고 이를 정량화하여 체계적으로 요약하는 것이 중요합니다.02. 표본추출2.1 모집단과 표본모집단(Population): 연구나 실험의 결과가 일반화되는 큰 집단으로, 정보를 얻고자 하는 대상의 전체 집합을 의미합니다.표본(Sample): 모집단에서 일부를 추출하여 조사한 결과로, 모집단의 성질을 추측하는 데 사용되는 자료입니다.표본추출(Sampling): 모집단에서 표본을 선택하는 행위 및 과정입니다.2.2 전수조사와 표본조사전.. 2025. 3. 16.
[P02CH02S02] 고급 데이터 탐색 PART02: 빅데이터 탐색CHAPTER02: 데이터 탐색 [P02CH02S02] 고급 데이터 탐색1. 시공간 데이터 탐색 (Spatiotemporal Data Exploration)시공간 데이터는 공간적 정보(위치 데이터)에 시간의 흐름(이력 정보 등)이 결합된 다차원 데이터입니다. 즉, 특정 시점에서의 위치 정보뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 변화하는 패턴도 분석할 수 있습니다.1.1 시간 데이터 (Temporal Data)시간과 관련된 데이터로, 다음과 같은 유형이 있습니다.유효시간 (Valid Time): 특정 데이터가 유효한 기간 (예: 계약 기간)거래시간 (Transaction Time): 데이터가 데이터베이스에 저장되거나 변경된 시간사용자 정의 시간 (User-defined Time): 특정.. 2025. 3. 15.
✨ [P02CH02S01] 데이터 탐색 기초 (feat. 기초 통계량의 추출 및 이해) PART02: 빅데이터 탐색CHAPTER02: 데이터 탐색  [P02CH02S01] 데이터 탐색 기초1. 데이터 탐색의 개요 (Exploratory Data Analysis, EDA) 1.1 탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)탐색적 데이터 분석(EDA)는 데이터를 분석하기 전에 전반적인 분포, 패턴, 이상치(Outlier) 등을 탐색하는 과정을 의미합니다.EDA의 목적은 데이터의 구조를 이해하고, 모델링 전 데이터를 정제하며, 가설을 설정하는 것입니다. 📌 EDA의 주요 활동:데이터 분포 확인 (히스토그램, 박스플롯)이상치 검출결측치 처리변수 간 관계 분석 (상관관계)데이터의 대표값(평균, 중앙값, 최빈값) 및 분산 분석1.2 탐색적 데이터 분석의 필요성EDA를.. 2025. 3. 15.
[P01CH03S02] 데이터 적재 및 저장 PART01: 빅데이터 분석 기획CHAPTER03: 데이터 수집 및 저장 계획 [P01CH03S02] 데이터 적재 및 저장1. 데이터 적재 (Data Ingestion)1.1 데이터 적재 개요데이터 적재는 수집한 데이터를 분석을 위한 저장 시스템에 적재하는 과정을 의미합니다.이 과정에서는 데이터의 유형과 특성에 따라 적절한 저장소를 선택하고, 정확하고 효율적인 적재 방법을 적용해야 합니다.데이터 적재 대상관계형 데이터베이스(RDB)HDFS (Hadoop Distributed File System)NoSQL 저장 시스템 (MongoDB, Cassandra 등)1.2 데이터 적재 방식1) 데이터 수집 도구를 이용한 데이터 적재플루언티드 (Fluentd)로그 데이터를 다양한 형태로 수집하여 JSON 포맷으로 .. 2025. 3. 12.
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