Let's Data Analytics

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..

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..

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,..

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..

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..