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오픽노잼 왕초보 정주행

OPIC 시험은 취업(재취업임)을 위해 시험을 보려고 한다. 2022년 취업을 준비할 시즌, 나는 많은 어학 자격증이 있었다. 중국어라던가, 중국어라던가, 중국어라던가.... 어쨌던, 그게 만료가 되어버리고... 나는 퇴사를 했지용... 첨엔 자신하고 있었다. 나정도면 대기업 갈 수 있지, 실제로 대기업 서류 뚫어본적 있잖아? 하지만 지금까지 서류가 몇개 떨어졌지...? 내 생각엔 어학점수가 부족하다고 보았다. 그래서 어학 점수가 필요했다. 하하하하 진짜 미치겠다.... 초,중,고,유학(중국이지만) 총 12년의 기본 교육을 마치고 유학가서도 영어를 많이 써봤다고(본인 주장) 자신했던 나는. 솔직히말해 영어 시험을 굉장히 못봤다. 이건 사실이지만, 유학가서 영어를 굉장히 잘 쓰는 나를 보고 혹시 내가? 싶..

자격증/OPIC-ENG 2025.01.14

(BI Specialist) 경영정보시각화 디자인 - 시각화요소 디자인

본 포스팅은 현직자 기준에서 작성되었으며,상공회의소에서 공식 발간한 "경영정보시각화능력 필기 수험 가이드북"의 요약본 입니다. 차트디자인수량 시각화- 양의 많고 적음을 표현- 범주별 수량 비교, X축에 시간을 표현하면 추이도 표현 가능함 비율 시각화- 모자이크차트, 트리맵 : 음수값을 표현하기 어려우며, 이웃하지 않는 사각형 사이의 비교 어려움 분포 시각화- 박스플롯 : 최솟값, 1사분위, 2사분위(중앙), 3사분위, 최댓값 표현, 아웃라이어 발견 쉬움 관계 시각화- 상관관계를 표현- 산점도 : 피어슨 상관관계 예시 자체가 산점도임- 버블차트 : 쉽고 대량의 데이터를 좁은 공간에 표시 가능, 삼각형이나 사각형으로도 사용 가능 공간 시각화- 지리정보를 지도로 표현하기 때문에 데이터에 위도, 경도 정보가 표..

(BI Specialist) 경영정보시각화 디자인 - 시각화 도구 활용

본 포스팅은 현직자 기준에서 작성되었으며,상공회의소에서 공식 발간한 "경영정보시각화능력 필기 수험 가이드북"의 요약본 입니다. 사무자동화 프로그램을 활용한 시각화 1. 사무자동화 프로그램의 시각화 관련 주요 기능(엑셀의 기능)- 차트 : 가장 일반적, 패턴, 비교, 추세 등을 시각적파악 - 조건부 서식 : 강조, 크기, 예외, 패턴 식별- 데이터 : 숫자나 퍼센트의 상대적 크기- 아이콘 세트 : 숫자나 퍼센트의 상대적 크기- 스파크라인 : 작은 규모의 그래프, 데이터의 변화 시각화 2. 사무자동화 프로그램 활용 시각화의 장점- 다양한 시각화 옵션- 간편하고 익숙한 인터페이스- 데이터 분석과 통합 : 데이터 필터링, 정렬, 피벗 테이블 등 2. 사무자동화 프로그램 활용 시각화의 단점- 기능 및 유연성의 제..

(BI Specialist) 경영정보시각화 디자인 - 시각화디자인 기본원리 이해

본 포스팅은 현직자 기준에서 작성되었으며,상공회의소에서 공식 발간한 "경영정보시각화능력 필기 수험 가이드북"의 요약본 입니다. 경영정보 시각화 개요정보 시각화 개요 1. 정보 시각화의 개념- 인간의 시지각 능력을 토대로 데이터에 대한 이해와 설득에 도움을 주기 위해 그림이나 도형 등의 그래픽 요소들을 이용하여 데이터를 묘사하고 표현하는 것- 데이터 분석의 과학적인 영역과 표현의 심미적인 영역이 동시에 존재 2. 정보 시각화의 기능 : 설명, 탐색, 표현 3. 정보 시각화의 목적 : 정보전달, 설득 경영정보시각화 프로세스 1. 경영정보시각화의 프로세스- 목표 설정 > 데이터 수집 > 데이터 전처리 > 시각화 디자인 > 시각화 구현 > 시각화 분석 > 결과 전달 2. 경영정보시각화의 원칙과 시각적 속성- 목..

(BI Specialist) 데이터 해석 및 활용 - 데이터 활용

데이터 활용데이터 가공 1. 데이터 오류 : 잘못된 데이터 저장 2. 데이터 정제- 결측값 처리- 중복값 제거- 불일치 데이터 처리- 이상값 처리- 데이터 유효성 검사 3. 데이터 변환- 정규화/표준화 : 모든 변수의 중복값을 제거하고 0과 1사이의 범위로 맞추는 작업- 로그변환 : 왜곡도를 줄여 극단값의 영향을 줄임- 변수 인코딩 : 원핫 인코딩과 레이블 인코딩- 날짜 및 시간 처리- 데이터 집계 및 형태 변환- 차원 축소 4. 데이터 분리- 데이터 세트 분할 : 훈련, 검증, 테스트 세트로 분할- 교차 검증 : 여러 집합 fold로 분리한 후 - 표본 추출 : 계층적 표본 추출, 무작위 표본 추출- 시간 기반 분할 : 시계열 분할 5. 데이터 결합- 유니온 : 행 합치기- 조인 : 열 합치기- 추가,..

(BI Specialist) 데이터 해석 및 활용 - 데이터 파일 시스템

본 포스팅은 현직자 기준에서 작성되었으며,상공회의소에서 공식 발간한 "경영정보시각화능력 필기 수험 가이드북"의 요약본 입니다. 데이터파일시스템의 개념및 종류자료의 계층구조 1. 자료의 계층 구조 개요 : 파일시스템은 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있음 2. 블록 : 바이트라고 생각하면 됨, 저장공간 3. 파일 : 우리가 아는 파일이라고 생각하면됨, 메타데이터를 포함 4. 디렉토리 : 우리가 아는 폴더를 생각하면됨 데이터파일시스템의 개념 1. 데이터파일시스템 : 파일시스템 + 데이터베이스관리시스템 2. 파일시스템 : 우리가 컴퓨터에 폴더만들고 파일넣는거랑 똑같음 3. 데이터베이스관리시스템(DBMS) : 파일시스템의 진화버젼, 창고에 들어가서 찾는 느낌 데이터파일시스템의 종류 및 특성 1. 파일시스..

(BI Specialist) 데이터 해석 및 활용 - 데이터 이해 및 해석

데이터의 이해데이터의 개념 1. 데이터 : 사실 그 자체 2. 정보 : 데이터로 인해 산출된 산출물 3. 지식 : 정보를 바탕으로 의사결정에 활용, 고유의 지식으로 내재화 4. 통찰 : 지식의 축척과 아이디어가 결합 빅데이터의 개념 1. 3V : 규모, 속도, 다양성 2. 빅데이터의 역사 : 60-70년대 부터 시작, SNS로 인해 대용량 데이터에 대한 인식 확산, 하둡과 NoSQL의 확산 3. 빅데이터의 사용 사례 : 제품 개발, 유지 보수, 효율적 운영, 머신러닝 4. 빅데이터 작동 원리- 통합 : 서로다른 종류의 소스로 부터 조합, 추출-변환-로드(ETL)은 적합하지 않음- 관리 : 스토리지 사용- 분석 데이터의 종류 1. 정형 데이터 : 구조화된 데이터, 스프레드시트, 관계 데이터베이스 테이블 등..

(ADsP) 3과목 데이터 분석 - 3. 정형 데이터 마이닝

데이터 마이닝데이터 마이닝은 데이터의 숨겨진규칙과 패턴을 찾아내는 것에 목적이 있다. 즉 가설과 검정을 하지 않아도 된다. 인사이트를 얻는 행위이기 때문.  - 회귀, 분류, 군집, 연관을 구분할 줄 알고 각 사용기법을 알아둬야함- 데이터 마이닝 프로세스는 물흐르듯이 이어간다- 데이터 분할은 전부 알고있어야 한다 1. 데이터 마이닝의 분류- 지도학습 : 정답이 있는 데이터를 학습(회귀, 분류)- 비지도학습 : 정답이 없는 데이터를 학습(군집, 연관, 차원축소)- 분류분석 : 로지스틱 회귀, 의사결정나무, 앙상블, 인공신경망, KNN- 군집분석 : K-means, DBSCAN, SOM- 연관분석 : Apriori 2. 데이터마이닝 프로세스- 목적 정의 > 데이터 준비 > 데이터 가공 > 데이터 마이닝 기법..

자격증/ADsP 2024.11.02

(ADsP) 3과목 데이터 분석 - 2. 통계 분석

통계의 이해- 표본조사 방법에 대해 알고있어야함- 척도의 종류와 의미에 대해 알고 있어야함- 이산확률분포의 종류에 대해 전부 이해하고 있어야함- 연속확률분포의 종류에 대해 전부 이해하고 있어야함- 왜도의 값에 따른 최빈, 평균, 중앙값의 순서를 이해해야함- 공분산의 특징에 대해 상관계수랑 비교하여 알고 있어야함- 유의 수준과 유의 확률의 차이를 확인- 모수, 비모수 검정 각각 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수를 사용함을 외우기 1. 표본조사 : 모집단을 조사할 수 없을 때 모집단을 대표할 수 있는 일부 집단을 선별하는 것.- 단순 랜덤 추출 : 무작위 추출- 계통 추출 : n개씩 띄워서 규칙적으로 추출- 집락(군집)추출 : 1학년 1명, 2학년 1명, 3학년 1명씩 뽑는거- 층화 추출 : 3학년 3명 ..

자격증/ADsP 2024.11.01

(ADsP) 3과목 데이터 분석 - 1. R 기초와 데이터 마트

R 기초R은 해당 인용으로 마무리, 상세 코드에 대한 내용은 시험에 나오지 않으며, 나오더라도 비중이 적음- 오픈소스인 데이터분석 도구이다- Rstudio 라는 GUI를 가지고 있다- Python, Java등을 학습했다면 코드를 대강 이해할 수 있다- 1차원 : 벡터(vector), 2차원 : 행렬(matrix), 3차원 : 배열(array), 데이터프레임(Dataframe) : 2차원 데이터 구조 데이터 마트데이터마트의 기본 개념과, R프로그래밍에서 쓰이는 데이터 마트 형식을 알아두면 한문제 맞출수도 있다.- 데이터 마트의 특성 1. 데이터 마트 : 데이터를 주제별로 추출해낸 작은 규모의 DW 2. 데이터 전처리 : 데이터 전처리와 분석 변수 처리 과정- 전처리 : 변수 선택, 차원 축소, 파생변수 생..

자격증/ADsP 2024.11.01
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