자격증/빅데이터분석기사 검색 결과
16 개의 검색 결과가 있습니다.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 필기 4과목 요약 - 빅데이터 결과 해석 ①

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 빅데이터분석기사 필기 3과목 요약 - 빅데이터 모델링 ② 보러가기 1. 데이터 검증 절차 1) 데이터 품질 - 정확성 - 완전성 - 적시성 - 일관성 2) 데이터 무결성 - 개체 무결성 - 참조 무결성 - 속성 무결성 - 키 무결성 - 도메인 무결성 - 사용자 정의 무결성 3) 데이터 비식별화 - 가명 처리 - 총계 처리 - 데이터 값 제거 - 범주화 - 데이터 마스킹 2. 데이터 품질 - 데이터 분석의 목적을 달성하고, 최종 사용자의 기대를 만족시키기 위해 데이터가 확보하고 있어야 할 성질 3. 데이터 품질보증 - 데이터 품질검증 계획을 수립하고, 품질검증 지표를 선정하여 품질검증 활동을 함으로 분석목적에 적합한 품질의 데이터를 이용하여 최상의 분석결과를 얻도록 함 4..

2020. 12. 11.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 필기 3과목 요약 - 빅데이터 모델링 ②

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 빅데이터분석기사 필기 3과목 요약 - 빅데이터 모델링 ① 보러가기 1. KNN 분류 - 최근접 이웃 분류 - 임의의 입력 텍스트를 정의도니 카테고리로 분류한 데이터들과 유사도를 측정하고 가장 비슷한 카테고리로 입력 텍스트를 분류 - 유클리디안 거리를 측정하여 분류 1) 장점 - 간단하고 효과적으로 입력 값 분류 - 데이터에 대한 기본적인 분포 가정 없음 - 학습 과정이 빠름 2) 단점 - 모델을 생성하지 않기 때문에 클래스 간의 관계를 이해하는 능력이 제약 - 적절한 K의 선택이 필요 - 분류 시간이 오래 걸림 2. 의사결정나무 - 가장 널리 사용되는 머신러닝에서 대표적인 지도 학습 방법 - 의사결정 트리 모델을 생성하는 입력 데이터에 대한 값을 예측하는 방법 - 분류함..

2020. 12. 10.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 필기 3과목 요약 - 빅데이터 모델링 ①

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 빅데이터분석기사 필기 2과목 요약 - 빅데이터 탐색 ③ 보러가기 1. 빅데이터분석 주제 유형 분석대상(WHAT) - Known 분석대상(WHAT) - UnKnown 분석방법(HOW) - Known Optimization Insight 분석방법(HOW) - UnKnown Solution Discovery 2. 요약변수 - 기본 정보를 aggregation한 변수로 세분화나 행동 예측이 가능 3. 파생변수 - 특정의미를 갖는 작위적 의미의 변수 4. reshape - melt()와 cast()을 이용해 데이터를 재구성하거나 재정렬하기 위한 기법으로 밀집화된 데이터를 유연하게 생성해 줌 1) melt() - 선택한 id 변수를 이용해 나머지 변수를 variable이란 이름의 ..

2020. 12. 3.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 필기 2과목 요약 - 빅데이터 탐색 ③

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 빅데이터분석기사 필기 2과목 요약 - 빅데이터 탐색 ② 보러가기 1. ARIMA 모델 - 데이터에 나타나는 자기상관을 표현하는 것을 목적으로 사용하며 시계열에서 가장 많이 사용 - 비계절성 ARIMA 모델은 자기회귀와 이동평균모델을 결합한 것 2. 비모수검정 - 모집단의 분포가 알려져 있지 않는 경우 적용 - 관찰된 값이 실제 자료가 아닌 순위 등의 형태로 주어져 있을 때 적용 - 모집단 분포에 대한 가정이 필요 없어서 어떤 형태의 모집단이라 해도 비교 가능 - 평균보다는 중앙값이나 자료의 순위값을 이용하므로 이상값에 영향을 받지 않음 - 자료의 관찰된 형태가 순위로 주어져도 검정 가능 - 하지만, 모집단 분포가 어느 정도 가정이 된 경우 비모수검정 사용시 검정력 약해짐..

2020. 12. 3.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 필기 2과목 요약 - 빅데이터 탐색 ②

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 빅데이터분석기사 필기 2과목 요약 - 빅데이터 탐색 ① 보러가기 1. 빅데이터 분석처리과정 - 데이터 소스 -> 수집 -> 저장 -> 처리 -> 분석 -> 표현 2. 데이터 모델링을 위한 단계 - 모델링 마트 설계와 구축단계 -> 탐색적 분석과 유의변수 도출단계 -> 모델링 성능평가단계 3. 빅데이터 전처리 1) 데이터 필터링 - 분석목적에 맞는 데이터만 추출하는 과정 - 비정형 데이터는 데이터마이닝을 통해 오류나 중복을 제거 - 저품질 데이터에 대해 개선하는 과정 2) 데이터 유형 변환 - 분석목적에 맞게 데이터 형태를 변환하는 과정 3) 데이터 정제 - 데이터의 결측치를 처리하거나 불일치를 교정, 노이즈 데이터를 처리하는 과정 4. 빅데이터 후처리 1) 데이터 변환 ..

2020. 12. 1.
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빅데이터분석기사 필기 1과목 요약 - 빅데이터 분석 기획 ④

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 빅데이터분석기사 필기 1과목 요약 - 빅데이터 분석 기획 ③ 보러가기 1. 결측치(Missing Value) - 측정된 샘플에서 누락된 변숫값 - 결측치 처리 방법은 샘플 제거, 해당 변수 제거, 결측치 무시, 결측치 추정(평균, 중앙값 등의 통계량 또는 회귀분석을 통한 값 추정) 2. 잡음(Noise) - 데이터를 측정하는 데 있어서 여러 가지 이유로 개입되는 임의적인 요소로 변숫값을 본래의 참값에서 벗어나게 하는 오류 - 잡음을 제거하기 위해 구간화, 군집화, 회귀모형 변환 등의 방법 사용 3. 구간화 - 연속 변수를 다수의 작은 구간으로 나누고, 동일한 구간에 속한 변숫값들을 하나의 변수값으로 변환하는 방법 4. 군집화 - 데이터 집합을 수 개의 군집으로 묶은 뒤 ..

2020. 11. 30.