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trillions.tistory.com Study Chronicle [TIL] 데이터 리터러시_22일차(데이터 리터러시 Part1) 이번 시간부터는 새로이 데이터 리터러시에 대해 공부한 내용을 정리하겠습니다. 📚 목차 1. 데이터 리터러시의 정의 2. 데이터 분석에 대한 착각 3. 데이터 해석 오류 사례 4. 데이터 리터러시 활용 예제 5. 데이터 리터러시가 필요한 이유 1. 데이터 리터러시의 정의 1) 데이터 리터러시(Data Literacy) ① 데이터를... 데이터 분석 데이터 분석가 데이터 리터러시 데이터 문해력 2024.04.26 블로그 검색 더보기 [TIL] 데이터 리터러시_23일차(데이터 리터러시 Part2) tomining.tistory.com 마이너의 일상 데이터 리터러시 #4 16 데이터 과학자의 가설 사고 4장을 읽고 정리해 본 내용이다. 3장에서 데이터 비교는 Apple to Apple 처럼 비슷한 분류의 데이터 사이에 이뤄져야 한다고 언급했다. 그렇다면 비슷한 데이터들끼리 분류가 필요하다. 4장에서는 데이터를 어떻게 분류하고 그룹핑하는지 소개하고 있다. 특징이 비슷한 데이터로 그룹을... 데이터과학자 clustering k-means 데이터 분류 데이터 리터러시 2024.04.27 데이터 리터러시 #2 데이터 리터러시 #5 rudolpia.tistory.com RudolpiA 2030 데이터 리터러시 레볼루션 3 따라 데이터를 읽고 쓰고 전달할 수 있는 능력, 사용 사례 적용과 그에 따른 비즈니스 가치 또는 결과를 설명할 수 있는 능력 데이터 리터러시의 정의 데이터 리터러시는 왜 필요할까? 데이터는 탁월한 인식 능력을 갖게 해준다. 똑같은 정보 환경에서 데이터에 친숙한 사람은 다른 사람들이보지 못하는 것을 보거나 남... 2024.04.12 최소한의 데이터 리터러시 2030 데이터 리터러시 레볼루션_2부 namu.wiki 데이터 리터러시 - 나무위키 단어 'Literacy (문해)'가 '글을 읽고 쓸 줄 아는 능력'을 말하듯, 데이터 리터러시는 데이터를 활용하는 능력을 의미하는 것이다. 리터러시란, 원래 '글을 읽고 쓸 줄 아는 능력'을 의미하는 단어이나, 최근에... 개요 상세 관련문서 2024.03.11 웹문서 검색 더보기 정보 리터러시 - 나무위키 오픈서베이 - 나무위키 coolseaweed.com 식은김 개발 블로그 [에이블런 2주차] 데이터 리터러시 엑셀 강의-1 7 Orange3 강의가 끝난 후 다음 강의로는 엑셀을 기반으로 한 데이터 리터러시이다. 결론부터 말하자면 강의 내용이 썩그리 마음에 들지 않았다. 첫번째로는 강의가 너무 루즈하다. 많은 양의 정보를 나열하기 바쁘고 뭔가 머릿속에 주입되는 내용이 별로 없는 듯 하다. 두번째는 강의 실습 자료의 준비 부족이다. 일단... 21시간전 openads.co.kr content contentdetail 데이터 분석이 어려운 이유는 '질문'을 안해서, 데이터 리터러시 시간제 단위로 근무할 수 있는' 마케터 전문 매칭 플랫폼입니다. 하이마케터 보러가기> #데이터리터러시 # 데이터분석 #하이마케터 #구글애널리틱스 이전 댓글 보기 노아노마드 퍼포먼스마케팅 노아노마드는... 2024.04.10 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 마켙커리어 커리어 분야 크리에이터 데이터 시대에 구직자가 살아남는 법, 데이터 리터러시 5 역할을 수행할 수 있습니다. 이러한 사고 방식을 우리는 데이터 드리븐(Data-Driven), 데이터 리터러시(Data Literacy)라고 부릅니다. 데이터 리터러시란? 리터러시가 글을 읽고 해독하는 능력을 뜻한다면, 데이터 리터러시는 말 그대로 데이터를 읽고 해석할 수 있는 능력, 더 나아가 데이터를 목적에 맞게 수집하여... 데이터 마케팅 취준생 2023.05.18 브런치스토리 검색 더보기 woondl.tistory.com 로운's 개발일지 [강의] 데이터 리터러시 (Data Literacy) ㅇ 데이터 리터러시란? (Data Literacy) : 데이터를 분석하여 목적에 맞게 활용할 수 있는 능력을 의미하며, 크게 나누면 아래와 같다. - 데이터를 읽는 능력 - 데이터를 이해할 수 있는 능력 - 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 - 결과를 의사소통에 활용하는 능력 ※ 참조 : 데이터 리터러시(Data Literacy) : 네이버 블로그 (naver.com) ㅇ 데이터 해석의 오류 사례 데이터를 분석, 시각화하다 보면 동일한 데이터를 갖고 전혀 다른 결론을 도출하기도 한다. 아래의 대표적인 오류 예시를 참고하여 동일한 유형의 오류를 대비하자. 1. 심슨의 역설 (Simpson’s Paradox) : '부분'에서 성립한 대소 관계가 종합된 전체에 대해서는 성립하지 않는 모순적인 경우를 말한다. ※ 참조 : 사례로 알아보는 심슨의 역설(Simpson's.. : 네이버블로그 (naver.com) 2. 시각화를 활용한 왜곡 : 자료의 표현 방법에 따라서 같은 데이터를 각기 다른 방향으로 해석하는 오류 여지가 존재 왼쪽 ㅇ 데이터 리터러시가 필요한 이유 데이터 분석은 크게 3가지 단계로 구분된다. 위 단계 중 ‘생각’이 주요한 단계에서 데이터 리터러시가 필요하다. 데이터 분석이 목적이 되지 않도록 ‘왜?’를 항상 생각해야 한다. 1. 문제 정의란? 데이터 분석 프로젝트의 성공을 위한 초석 분석하려는 특정 상황이나 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술 프로젝트의 목표를 설정하고 분석 방향을 설정 *풀고자 하는 문제를 명확하게 정의하지 않을 경우 데이터 분석에 실패 이유가 된다. 2. 문제 정의 방법론 MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhausti ㅇ 데이터의 유형 1. 정성적 데이터 (Qualitative Data) 비수치적인 정보로 사람의 경험, 관점, 태도와 같은 주관적인 요소를 포함해요 대부분 텍스트, 비디오, 오디오 형태로 존재해요 정형되지 않고 구조화되어있지 않아요 데이터를 구조화하기 어려워요 새로운 현상이나 개념에 대한 이해를 심화하는 데 사용해요 2. 정량적 데이터 (Quantitative Data) 수치적으로 표현되는 정보로 양적인 측정과 분석을 통해 얻을 수 있어요 데이터가 숫자 형태로 존재하기 때문에 통계적으로 분석하기 쉬워요 개인의 해석이나 주관이 적게 작용하는 객관성을 ㅇ 지표 설정 1. 지표란? 특정 목표나 성과를 측정하기 위한 구체적이고 측정 가능한 기준 목표 달성도를 평가하고 전략적 결정에 필요한 핵심 정보를 제공 정의한 문제에 대해 정확하게 파악하기 위해서 필요 문제 정의 vs 지표 설정 2. Retention Ratio 이란? 정의: 서비스를 사용한 사람이 다시 서비스를 사용하는 비율 리텐션이란, 한번 획득한 유저가 서비스로 다시 돌아왔는가? 에 대한 지표 리텐션이 높은 서비스는 획득비용에 투자한 비용을 빠르게 회수할 수 있음 리텐션은 서비스(특히 앱서비스) 성장에 있어서 매우 중요한 지표 일반적으로 ㅇ 결론 도출 1. 결과와 결론의 차이 1) 결과 데이터 처리, 분석, 모델링 후에 얻어진 구체적인 데이터의 출력 숫자, 통계, 그래프, 차트 등의 형태로 나타낼 수 있음 ex) “고객 설문 조사 데이터를 분석한 결과, 고객 만족도와 구매 빈도 사이에 강한 상관관계가 있음을 보여줄 수 있습니다.” 계산과 분석을 해서 나온 결과물 2) 결론 분석된 데이터 결과를 바탕으로 이끌어낸 의미나 통찰 데이터에 기반한 해석, 추론 또는 권고 사항을 포함 ex) “고객 만족도와 구매 빈도 사이의 강한 상관관계를 보여주는 결과를 토대로, 고객 만족도 향상이 전반 14 : 데이터를 분석하여 목적에 맞게 활용할 수 있는 능력을 의미하며, 크게 나누면 아래와 같다. - 데이터를 읽는 능력 - 데이터를 이해할 수 있는 능력 - 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 - 결과를 의사소통에 활용하는 능력 ※ 참조 : 데이터 리터러시(Data Literacy) : 네이버 블로그 (naver.com) 2024.04.25 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com NO.1특허검색엔진 키워트 NO.1특허검색엔진 키워트 - 카카오스토리 특허정보 데이터 패러다임의 전환과 활용사례를 통한 우리회사 적용방안 - 특허 데이터 리터러시 및 분석스킬 - 특허데이터 활용을 통한 팀별 과제 수행 여러분들을 위해 준비했어요 - 각자의 비즈니스 영역에... 2024.05.20 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
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