데이터분석 - DEEPLINK CORE Lab

시계열 데이터 분석(Time Series Analysis) 기초: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)은 시간에 따른 데이터의 변화와 패턴을 분석하는 통계적 접근법이다.시계열 데이터는 금융, 경제, 기상학, 심리학 등 다양한

오늘은 데이터 사이언스의 핵심 개념 중 하나인 ‘데이터의 객체(Data Object)와 속성(Attributes) 유형’에 대해 알아보고자 한다. 데이터 객체란? 데이터 객체(Data Object)는

데이터가 정규 분포를 따른다는 가정은 데이터 사이언스와 통계학에서 매우 중요한 역할을 하며, 정규 분포의 이해는 분석의 정확도와 신뢰성을 높이는 데

오늘은 데이터 분석에서 자주 사용되는 두 가지 회귀 방법, 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 방법은 비슷한

“선형 회귀(Linear Regression)“와 “다중 회귀(Multiple Regression)“는 데이터 분석과 예측 모델링에서 널리 사용되는 두 가지 회귀 분석 방법이다. 이들의 주요 차이점은

다양한 통계적 검정 방법 데이터 사이언스의 세계에서는 다양한 통계적 방법들이 중요한 역할을 한다. 이러한 방법들은 데이터를 분석하고, 숨겨진 패턴을 발견하며,

상관 관계 (Correlation) 인과 관계 (Causation) 차이점 상관 관계와 인과 관계의 구분은 데이터를 분석하고 해석할 때 매우 중요하다.데이터에서 상관 관계를

점 추정 (Point Estimation) 구간 추정 (Interval Estimation) 차이점 점 추정과 구간 추정은 각각 다른 상황과 요구 사항에 따라 선택되며,

AWS Industry Week 2023을 참관하며 AWS에서는 생성형 AI에 대해 사용자가 활용할 수 있는 다양한 솔루션을 개발하고 있다고 알게 되었다. 특히