데이터 분석 - DEEPLINK CORE Lab

결측값 처리의 모든 것: MCAR, MAR, MNAR 차이와 실제 처리 전략

데이터 분석을 하다 보면 피할 수 없는 문제가 하나 있습니다. 바로 결측값(Missing Values)입니다. 모델 학습 전에 데이터를 어떻게 정제하느냐가 결과에

데이터 사이언스와 인공지능(AI)을 공부하면서 절대 빠질 수 없는 개념 중 하나가 바로 베이즈 정리(Bayes’ Theorem)이다. 이 베이즈 정리는 새로운 사건이

중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)는 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 핵심 이론이다.“모집단의 분포가 무엇이든 간에, 표본의 평균은 정규 분포를

데이터 정규화(Data Normalization)는 머신러닝 모델을 개발할 때 거의 필수적으로 사용되는 전처리 작업이다. 데이터의 크기(스케일)가 서로 다르면, 일부 변수의 영향력이 과도하게

OpenAI의 Batch API는 동시 다발적인 요청을 처리하면서도 50% 더 저렴한 비용으로 대규모 데이터를 처리할 수 있는 효과적인 도구이다. 즉각적인 응답이

인공지능 기술의 발전과 함께 ChatGPT는 사용자 경험을 더욱 향상시키기 위해 끊임없이 새로운 기능들을 선보이고 있다. 이번 업데이트에서는 ‘프로젝트‘라는 강력한 새

JSON (JavaScript Object Notation)은 데이터 교환 형식으로 널리 사용되며, 사람과 기계가 모두 읽기 쉽게 설계되었다. 그러나 대량의 JSON 데이터를 다룰

통계적 검정에서 데이터 분석과 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있는 통계학에서 매우 중요한 개념인 ‘p-값(p-value)‘에 대해 알아보도록 하자. p-값의 정의와

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

오늘은 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 개념인 ‘귀무 가설(Null Hypothesis)’과 ‘대립 가설(Alternative Hypothesis)’에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 가설은 실험적