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빅데이터분석기사 필기 요약🔑 분할표분석/ 상대위험도/ 승산비/ 카이제곱분석/ 교차분석/       적합도검정/ 독립성검정/ 동질성검정/ 피셔정확검정/        다변량분석/ 피어슨상관계수/ 스피어만상관계수/ 다차원척도법/ 주성분분석 III. 빅데이터 모델링   02. 분석기법 적용      1. 분석기법      2. 고급 분석기법       2. 고급 분석기법 [1] 범주형 자료 분석 (1) 범주형 자료 분석 | 분할표 분석/ 카이제곱 분석/ 피셔 정확 검정/ 로지스틱 회귀분석범주형 자료 분석- 종속변수: 1개/ 범주형- 종속변수가 1개이고 범주형인 데이터를 분석하여, 모형과 독립변수의 유의성을 알아봄독립변수(X)의 척도에 따른 분석방법독립변수가 범주형: 분할표 분석/ 카이제곱 검정(교차 분석)/ ..

빅데이터분석기사 필기 요약🔑 군집분석/ 계층적군집/ k-평균군집/ 혼합평균군집/ EM알고리즘/ 자기조직화지도(SOM)       최단연결법/ 최장연결법/ 중심연결법/ 평균연결법/ 와드연결법/        유클리드/ 맨하튼/ 민코프스키/ 표준화/ 마할라노비스 거리/ 단순일치계수/ 자카드계수/ 순위상관계수 III. 빅데이터 모델링   02. 분석기법 적용      1. 분석기법       1. 분석기법 [7] 군집 분석 (1) 군집 분석 (Cluster Analysis) | 데이터를 집단화/ 다변량 분석기법군집 분석- 여러 개의 변숫값들로부터- 유사성(Similarity)만 기초로- n개의 군집으로 집단화하여- 집단의 특성을 분석하는- 다변량 분석기법군집 분석 종류: 계층적 군집/ k-평균 군집/ 혼합 분..

빅데이터분석기사 필기 요약🔑 SVM/ 서포트벡터머신/ 서포트벡터/ 초평면/ 슬랙변수/ 커널트릭/ 연관성분석/ 지지도/ 신뢰도/ 향상도 III. 빅데이터 모델링   02. 분석기법 적용      1. 분석기법    1. 분석기법 [5] 서포트 벡터 머신   (1) 서포트 벡터 머신 (SVM; Support Vector Machine) | 지도학습/ 이진선형분류서포트 벡터 머신- 데이터들과의 거리가 가장 먼- 초평면을 선택하여 분리하는- 지도학습 기반의 이진 선형 분류 모델기준: 초평면 (Hyperplane) 을 기준으로 데이터를 분리함활용: 사물/ 패턴/ 손글씨 숫자 인식 등서포트 벡터 머신 특징공간상 최적의 분리 초평면을 찾음 → 분류 및 회귀변수 속성 간 의존성 고려 X모든 속성 활용훈련시간 느린 편..

빅데이터분석기사 필기 요약🔑 인공신경망/ 퍼셉트론/ 활성함수/ XOR문제/ 다층퍼셉트론/ 역전파알고리즘/ 기울기소실/        활성화함수/ 계단함수/ 부호함수/ 시그모이드/ tanh함수/ ReLU/ Leaky ReLU/ Softmax 함수 III. 빅데이터 모델링   02. 분석기법 적용      1. 분석기법    1. 분석기법 [4] 인공신경망 (1) 인공신경망 | 뉴런의 전기신호 전달을 모방한 기계학습 모델인공신경망 (ANN; Artificial Neural Network)- 입력값 받아서- 출력값 만들기 위해- 활성화 함수 사용함활성화 함수/활성 함수 (Activation Function): 입력신호의 총합을 출력신호로 변환하는 함수- 입력받은 신호를 얼마나 출력할지 결정- 출력된 신호의 활..

빅데이터분석기사 필기 요약🔑 의사결정나무/ 분류함수(분류규칙)/ 분리기준/ 성장/ 가지치기/ 교차타당성/        카이제곱 통계량/ 지니 지수/ 엔트로피 지수/ 순수도/ CART/ C4.5 & C5.0/ CHAID/ QUEST III. 빅데이터 모델링   02. 분석기법 적용      1. 분석기법       1. 분석기법 [3] 의사결정나무 (1) 의사결정나무 (Decision Tree) | 분류함수를 활용하여, 의사결정규칙으로 이루어진 나무 모양을 그리는 기법의사결정나무- 데이터가 가진 속성들로부터- 분할기준 속성을 판별하고,- 이에 따라 트리형태로 모델링하는- 분류예측모델분류함수: 분류 기준으로 사용되는 함수- 새로운 표본이 관측되었을 때- 이 표본을 여러 모집단 중- 어떤 하나의 모집단으로 ..

빅데이터분석기사 필기 요약🔑 회귀분석/ 선형성/ 독립성/ 등분산성/ 비상관성/ 정상성       추정/ 최소제곱법/ 회귀계수/ 결정계수/ F-통계량/ 로지스틱회귀분석/ 다중공선성 III. 빅데이터 모델링   02. 분석기법 적용      1. 분석기법       1. 분석기법 [1] 회귀 분석 (1) 회귀 분석 (Regression Analysis) | 1개 이상의 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 추정회귀 분석- 변수들 사이의 인과관계를 밝히고- 모형을 적합하여- 관심있는 변수를 예측/추론변수: 영향을 주는 변수(x)/ 영향을 받는 변수(y)- 영향을 주는 변수 = 독립변수 = 설명변수 = 예측변수- 영향을 받는 변수 = 종속변수 = 반응변수 = 결과변수가정: 선형성/ 독립성/ 등분산성/ 비상관성/..

빅데이터분석기사 필기 요약🔑 파라미터/ 하이퍼파라미터/ 모델링/ 비즈니스영향도평가/        R/ Python/ 학습용데이터/ 검증용데이터/ 평가용 데이터 III. 빅데이터 모델링   01. 분석 모형 설계      1. 분석 절차 수립      2. 분석 환경 구축       1. 분석 모형 설계 [2] 분석 모형 정의 (1) 분석 모형 정의분석 모형 정의- 분석 모형을 선정하고,- 모형에 적합한 변수를 선택하여,- 모형의 사양(Specification)을 작성한다.파라미터 (Parameter): 모델 내부/ 학습된 값하이퍼 파라미터 (Hyper-parameter): 모델 외부/ 결정하는 값파라미터하이퍼 파라미터                        - 모델 내부에서 확인 가능한 변수     ..

빅데이터분석기사 필기 요약🔑 분석모형/ 통계기반/ 기술통계/ 상관분석/ 회귀분석/ 분산분석/ 주성분분석/ 판별분석/        데이터마이닝/ 분류/ 예측/ 군집화/ 연관규칙/ 머신러닝/ 지도학습/ 비지도학습 III. 빅데이터 모델링   01. 분석 모형 설계      1. 분석 절차 수립    1. 분석 절차 수립 [1] 분석 모형 선정 분석 목적 부합 & 데이터 변수 고려 → 분석 모형 선정모형(모델): 객체/ 시스템/ 개념에 대한 구조나 작업을 보여주기 위한 패턴/ 계획/ 설명탐색적 데이터 분석 (EDA): 현상에서 패턴 발견통계적 추론: 현상에서 결론 도출기계학습: 현상을 예측빅데이터 분석 모형통계 기반데이터마이닝 기반머신러닝 기반기술통계상관분석회귀분석분산분석주성분분석판별분석통계적기법 - 로지스..