탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이란 데이터를 분석하기 전에 데이터의 주요 특성을 이해하고, 데이터에 숨겨진 패턴, 이상치, 구조 등을 탐색하는
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상관 관계(Correlation)와 인과 관계(Causation)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
상관 관계 (Correlation) 인과 관계 (Causation) 차이점 상관 관계와 인과 관계의 구분은 데이터를 분석하고 해석할 때 매우 중요하다.데이터에서 상관 관계를
Continue reading점 추정(Point estimation)과 구간 추정(Interval estimation)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
점 추정 (Point Estimation) 구간 추정 (Interval Estimation) 차이점 점 추정과 구간 추정은 각각 다른 상황과 요구 사항에 따라 선택되며,
Continue reading정규 분포(Normal distribution)와 이항 분포(Binomial distribution)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
정규 분포 (Normal Distribution) 이항 분포 (Binomial Distribution) 주요 차이점 이 두 분포는 통계학에서 매우 중요하며, 다양한 종류의 데이터를 이해하고
Continue reading모집단(Population)과 표본(Sample)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
모집단 (Population) 표본 (Sample) 차이점 이러한 차이점을 이해하는 것은 데이터를 해석하고, 연구 결과를 일반화하는 방법을 결정하는 데 중요하며, 데이터 사이언스에서
Continue reading분산(Variance)과 표준편차(Standard Deviation)가 제공하는 정보: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
분산 (Variance) 표준편차 (Standard Deviation) 분산과 표준편차는 데이터의 변동성 또는 흩어진 정도를 수치적으로 나타내는 중요한 통계적 측정 도구이다. 분산은 데이터의
Continue reading평균(Mean), 중앙값(Median), 모드(Mode)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
평균 (Mean) 중앙값 (Median) 모드 (Mode) 이 세 가지 측정치는 데이터의 중심 경향성을 파악하는 데 있어 서로 다른 측면을 제공한다.
Continue reading데이터 보강(Data Augmentation), 트레이닝 데이터가 부족할 때
데이터 보강(Data Augmentation) 이란? 기존 데이터 세트를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기술로 실질적인 데이터 세트의 규모를 키울 수 있는 방법이다.이를
Continue reading생산설비 데이터를 정형데이터로 데이터 레이크까지 적재하는 과정
산업 현장에서는 다양한 생산설비와 제어시스템을 통해 대량의 데이터를 생성하고 관리한다. 이러한 데이터는 최적화된 생산 과정, 품질 향상, 예측 정비 등
Continue reading정형 데이터의 적재 방법(파일 기반, 데이터베이스 기반, ETL방식 기반, 스트리밍 기반)
정형 데이터 적재 정형 데이터란 구조화된 데이터로, 일정한 형식을 갖추고 있는 데이터를 말하며, 이러한 데이터를 적재(Loading)하기 위해서는 여러가지 방법들이 있지만,
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