데이터 분석 공부

과목 1 데이터 이해 제 1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트 1. 빅데이터 열풍과 회의론 CRM (고객관계관리)를 비롯한 IT 솔루셔은 공포 마케팅이 통함 거액을 투자해 하드웨어 박스와 솔루션 도입하더라도, 활용 및 가치 뽑아내기에 실패 많은 빅데이터 성공사례가 기존의 분석 프로젝트를 포장해 놓은 것이 대부분 CRM 분석을 빅데이터 분석으로 포장 많은 회사들이 데이터에서 가치, 통찰을 이끌어 성과를 창출하는데 실패 2. 왜 싸이월드는 페이스북이 되지 못했나? 원인 : 데이터 분석 기반의 경영 문화의 부재 분석 인프라는 갖추었지만, 데이터 분석에 기초한 의사결정이 이루어지지 않음 소셜 네트워킹 특성 관련 분석 위한 프레임워크나 평가지표 X 3. 빅데이터 분석, 'Big'이 핵심 아니다 많은 기업들이 더 많..

과목 1 데이터 이해 제 1절 빅데이터의 이해 1. 정의 좁은 범위의 정의 - 데이터 자체의 특성 변화에 초점 3V - 규모 (Volume), 형태 (Variety), 속도 (Velocity) 중간 범위의 정의 - 처리, 분석 기술적 변화까지 포함 새로운 데이터 처리, 저장, 분석 기술 및 아키텍처 클라우드 컴퓨팅 활용 넓은 관점 - 인재 조직 변화까지 포함 Data Scientist 같은 새로운 인재 필요 데이터 중심 조직 빅데이터의 효과 기존 방식으로는 얻을 수 없었던 통찰 및 가치 창출 사업방식, 시장, 사회, 정부 등에서 변화와 혁신 주도 2. 출현 배경 1) 산업계 - 고객 데이터 축적 양질 전환 법칙 + 기술 -> 거대 가치 창출 2) 학계 - 거대 데이터 활용 과학 확산 ex) 인간 게놈 프..

과목 1 데이터의 이해 제 1절 데이터와 정보 데이터의 정의 데이터 = 객관적 사실 (fact, raw material, 존재적 특성) + 당위적 특성 (추론 예측 전망 추정을 위한 근거 basis로 기능) 객관적 사실로서의 데이터 - 정성적, 정량적 정성적 데이터 (qualitative data, 비정형 데이터) : 언어, 문자 등으로 기술되는 데이터 ex) 회사 매출이 증가함 형태와 형식이 정해져 있지 않고 천차만별 (비정형 데이터) -> 저장, 검색, 분석에 상대적으로 많은 비용, 기술 투자 수반 정량적 데이터 (quantitative data) : 수치, 기호, 도형으로 표시되는 데이터 ex) 30(나이), 48.4(kg) 양이 크게 증가하더라도 관리하는 시스템에서 저장, 검색, 분석하여 활용하기..

가상환경 목록 확인 # 둘 중 하나 선택 conda env list conda info -e 가상환경 제거 conda env remove -n [가상환경 이름] conda env remove -n [가상환경 이름] 가상환경 만들기 conda create -n [가상환경 이름] (파이썬 버전 따로 할 경우 python = 3.5) conda create -n [가상환경 이름] (파이썬 버전 따로 할 경우 python = 3.5) (가상환경 생성 후) 커널 가상환경 활성화 하고 커널 설치 conda install ipykernel conda install ipykernel 커널 생성 python -m ipykernel install --user --name [가상환경 이름] --display-name="(주..