상관 관계 (Correlation) 인과 관계 (Causation) 차이점 상관 관계와 인과 관계의 구분은 데이터를 분석하고 해석할 때 매우 중요하다.데이터에서 상관 관계를
Continue reading[태그:] DataAnalysis
점 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 reading[ChatGPT] Advanced Data Analysis, Code interpreter / 챗GPT에서 Python Code 실행 구현하기, 고급 데이터 분석, 코드 인터프리터 사용 방법, 100% 활용하기
Advanced Data Analysis, Code interpreter 알파 버전일 때부터 대단한 화제를 모았던 ChatGPT의 기능이 있다. 그것은 초대 받은 소수만 쓸 수
Continue reading