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namu.wiki 국가공인 데이터분석 전문가 - 나무위키 데이터분석 전문가 자격검정 시험. 빅데이터 시대가 도래하고 데이터 분석가의 필요성이 증가함에 따라 데이터 분석 전문가 자격에 대한 기업의 수요를 반영하여 2014년부터 실시한 시험으로 과학기술정보통신부가 주무부처이고 한국데이터산업진흥원이 시행한다. 개요 과목 ADsP ADP 둘러보기 2024.05.25 웹문서 검색 더보기 빅데이터분석기사 - 나무위키 굿데이터코퍼레이션 - 나무위키 data-journal.tistory.com 데이터저널 H. [Kaggle] E-commerce 데이터 분석을 통한 다음 시즌 기획 ▶ 다음 시즌에 집중할 핵심 아이템 찾기 자사 플랫폼에서 가장 잘 나가는(매출 비중이 큰) 카테고리는 무엇일까? Pie chart를 만드는 코드를 작성함으로써 확인해보았다. 1) 카테고리별 매출 비중 # Pie chart 만들기 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.pie(df3[df3['Gender']=='Female']['Sales_portion'], labels=df3[df3['Gender']=='Female']['Category'], autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.tit ▶ 지역별 매출과 특이점 확인하기 다음으로 지역별 매출을 확인해보았다. 몬타나, 일리노이, 캘리포니아가 Top 3 지역이었다. 대부분의 지역에서는 Clothing 카테고리가 매출 비중 1순위였는데, 몇몇 지역은 ACC 카테고리가 1순위였다. 그런 지역만 'Red' 컬러로 표시되도록 시각화 코드를 짰고 결과는 다음과 같다. 대부분의 지역에서 Clothing이 1순위였는데, ACC가 1순위라는 결과 뒤에는 분명 어떠한 이유가 숨어 있을 것이다. 가설 사고 기반의 데이터 분석은 이런 궁금증을 갖는 것에서 시작한다. ① 혹시 Clothing 상품들이 제대로 구성되어 있지 ▶ 마케팅 구독 효과 확인 마지막으로 데이터에 구독여부(Subscription)을 보여주는 칼럼이 있었다. 이 칼럼을 활용해 마케팅 구독 효과가 있는지를 '구매 주기'의 관점에서 분석해보았다. 마케팅 컨텐츠를 구독하는 고객과 구독하지 않는 고객에 대해 각각 '구매주기'를 살펴보았다. Heavy User의 기준을 매달, 2주에 한번, 1주일에 한번 사는 고객으로 정의하고 집계를 해본 결과 구독중인 고객이나, 구독하지 않은 고객이나 Heavy User의 비중은 모두 55% 정도 되는 것으로 확인했다. 마케팅 구독에 효과가 있었다면, 구독하는 고객 그룹에서 Hea [ 부록: 요소별 상관관계 살펴보기 ] 가장 상관관계가 높은 칼럼은 어떤 칼럼일지 궁금해 corr()함수를 사용해 상관관계를 확인해보았다. 상관관계는 -1부터 1까지의 값을 가지고 -1에 가까울수록 음의 상관관계를, +1에 가까울수록 양의 상관관계를 가지는데(인과관계는 아님), 아래의 시각화 그래프를 보면 절대값이 가장 큰 값은 Age-Previous Purchases이다. 사실 절대값이 0.04로 그 값이 매우 작기에 크게 유의미해보이지는 않으나 그래도 해석을 해보자면, 나이가 높을 수록 이전에 구매한 금액이 더 큰 경향을 띈다는 뜻이다. 반대로 음의 상관관계 값이 가 12 다음으로 지역별 매출을 확인해보았다. 몬타나, 일리노이, 캘리포니아가 Top 3 지역이었다. 대부분의 지역에서는 Clothing 카테고리가 매출 비중 1순위였는데, 몇몇 지역은 ACC 카테고리가 1순위였다. 그런 지역만 'Red' 컬러로 표시되도록 시각화 코드를 짰고 결과는 다음과 같다. 대부분의 지역에서 Clothing이 1순위였는데, ACC가 1순위라는 결과 뒤에는 분명 어떠한 이유가 숨어 있을 것이다. 가설 사고 기반의 데이터 분석은 이런 궁금증을 갖는 것에서 시작한다. ① 혹시 Clothing 상품들이 제대로 구성되어 있지 e-commerce data 데이터분석 commerce 빅데이터 Bigdata 빅데이터분석 데이터분석가 데이터석사 비즈니스애널리틱스 2024.02.13 블로그 검색 더보기 cafe.daum.net *여성시대* 차분한 20대들의 알흠다운 공간 우리 강아지 이름은 흔한 이름일까? ‘반려견 이름’ 공공데이터 분석해보니… [멍멍냥냥] 3 출처: https://v.daum.net/v/20240530165644834 우리 강아지 이름은 흔한 이름일까? ‘반려견 이름’ 공공데이터 분석해보니… [멍멍냥냥] 서울디지털재단이 공공데이터를 기반으로 자치구별 반려동물 현황을 분석한 ‘서울 펫 스마트라이프’ 보고서를 발표했다. 분석 대상은 2024년 3월 기준 공공데이터포털에 등록된... 울강쥐 한집걸러한집마다 있음 ㅋㅋㅋㅋ 저기도 있네 우리 집은 사람만 떠...사람 이름이라 우리 애기 이름 한 번도 못 봄 ...... 그래서 인터넷에 못 써 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 우리애기 이름도 한번도 못봄 ㅋㅋㅋㅋㅋ 약간 사람이름 갘아서 .. 저거 여시에서해보면 두식이 두팔이 삼순이 삼식이 이런이름이존나클듯 더보기 2024.05.30 카페 검색 더보기 [분석글] 데이터로 보는 4세대 대세 보이그룹 안내서 (2023. ver) [분석글] 베이비 몬스터 vs 키스오브라이프.. 5세대가 되려는 슈퍼루키들의 컴백 이야기 gmlsrnjd.tistory.com 흰꿩 데이터 분석으로 마케팅 전략 수립하기 5 데이터 분석은 고객의 인구 통계적, 행동적, 인지적 속성에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 상세한 고객 프로필을 만들 수 있도록 합니다. 다음 표는 데이터 분석을 사용하여 목표 고객을 파악하는 데 중요한 데이터 요소를 보여줍니다. 데이터 유형 설명 인구 통계적 데이터 성별, 연령, 교육 수준, 소득 수준과 같은... 마케팅전략 마케팅분석 고객분석 마케팅인사이트 데이터분석 데이터드리븐마케팅 데이터기반마케팅 데이터분석마케팅 캠페인분석 데이터로마케팅 23시간전 been-coding9.tistory.com evelab AI 기반 의료 데이터 분석 경진대회 후기 ✨ 🔍 AI 기반 의료 데이터 분석 경진대회? AI 기반 의료 데이터 분석 경진대회는 4월 11일에서 12일 양일간 진행된 대회로, 원주 오크밸리에서 열렸다. 1차로 지원서를 작성했고 본선에 나가는 데에만 경쟁률이 2:1이었다. 다행히 1차를 통과할 수 있었다. 본선에는 총 3가지의 주제가 있었다. 3가지 주제 중 하나를 고르는 것이 아니라 모두 진행해야 했다. 1번과 2번 주제가 3:7의 비율로 팀전 순위가 나뉘었고 3번은 개인전으로 진행됐다. 1. 건강보험공단 의료 데이터 분석 2. 폐렴 이미지 모델 생성과 F1 score 개선 3. Stable Diffusion을 이용한 🔍 출발 ! ! ! 웅장하다 교통편은 지원되지 않아 팀원들과 시외버스를 타고 원주로 향했다. 시외버스 터미널에서 오크밸리까지는 셔틀버스가 운영되어 편하게 갈 수 있었다. 대회가 진행된 오크밸리 그랜드볼룸은 엄청 웅장했다. 내가 본 대회장 중 가장 웅장했다... 🔍 대회 시작! 시간 일단 우리 조는 3명이었기 때문에 각 주제를 맡아 진행했다. 내가 마침 하루 전에 올라왔던 의료 데이터에 대한 피처 엔지니어링을 진행해 놓았던 상태라 1번 주제를 맡아 준비하게 되었다. 2번째 주제의 배점이 크니 2번 주제는 다른 조원 두 명이 담당했다. 그래서 2번 주제에 대해서는 아는 것이 많이 없다. 하하! 일단 분석할 데이터는 대회 하루 전날(4/10)에 업로드되었다. 의료 데이터를 활용해 본 경험이 아예 없었기 때문에 최대한 빠르게, 데이터가 올라오자마자 확인해 보았다. 큰 틀로 설명하자면 해당 데이터는 201 🔍 피처 엔지니어링 제작한 피처 사용된 피처 비만도 평가 신장과 체중 데이터를 활용해 BMI 계산 고혈압 위험도 수축기 혈압, 이완기혈압 당뇨병 위험도 식전혈당 데이터 심혈관 질환 위험 평가 총콜레스테롤, 트리글리세라이드, HDL 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤 등의 혈청 데이터 간 건강 평가 (혈청지오티)AST, (혈청지오티)ALT, 감마지피티 신장 기능 요단백(level 3부터 주의), 혈청크레아티닌(정상 범위 0.50~1.4 mg/dL) 위의 표와 같이 피처 엔지니어링을 진행했다. 데이터의 각 칼럼에 대해 찾아보니 모두 성인병 🔍 결과 수료증을 받고 신난 셋 수상은 하지 못하였고, 수료증을 받게 되었다. 사실 상보다 값진 배움을 얻었고, 2024 상반기 포인트가 되었다! 🔍 아쉬웠던 점 / 배운 것 수상을 하지 못했음에도 후기를 올리는 이유가 있다...! 배운 것이 많았다. 얼마나 배운 것이 많았던지 대회가 끝난 당일날 집에 돌아와 간단하게 작성해 놓았던 글이 있었다. 1. 적은 인원수 이 대회는 한 팀에 5명을 권장했다. 이유가 있었다. 해야 할 것들이 많았다. 주제가 총 3개고, 마지막 주제인 개인전을 아예 제외하더라도 3명이 진행하기에는 할 게 너무 많았다. 주제 2는 아예 당일 공개였고, 주제 1은 전날 데이터 공개였다. 내가 맡았던 주제 1에 대해서만 얘기를 해보자면, 분석 -> 발표 자료 준비 -> 발표까지의 전반적 6 AI 기반 의료 데이터 분석 경진대회는 4월 11일에서 12일 양일간 진행된 대회로, 원주 오크밸리에서 열렸다. 1차로 지원서를 작성했고 본선에 나가는 데에만 경쟁률이 2:1이었다. 다행히 1차를 통과할 수 있었다. 본선에는 총 3가지의 주제가 있었다. 3가지 주제 중 하나를 고르는 것이 아니라 모두 진행해야 했다. 1번과 2번 주제가 3:7의 비율로 팀전 순위가 나뉘었고 3번은 개인전으로 진행됐다. 1. 건강보험공단 의료 데이터 분석 2. 폐렴 이미지 모델 생성과 F1 score 개선 3. Stable Diffusion을 이용한 2024.04.30 rlcnf.net board 다음 중 고객 분석에서 데이터조사 방법으로 가장 옳지 않은 것은? 다음 중 고객 분석에서 데이터조사 방법으로 가장 옳지 않은 것은? 검색 키워드 활용법 : 검색 엔진의 검색 키워드로 고객이 원하는 정보가 무엇인가를 파악하는 방법 로그 파일 활용법 : 고객이 방문한 페이지와... 2024.04.09 전체보기 다음 중 고객의 내적분석용 데이터가 아닌 것은? 다음 중 고객의 내적분석용 데이터가 아닌 것은? 인구 통계학적 데이터 라이프스타일 데이터 심리학적 데이터 고객의 개성, 의견, 흥미, 자아, 이미지 등의 데이터 고객분석에 흔히 사용되는 데이터마이닝은 다양한 형태의 분석에 적용이 가능하다. 다음에서 열거하는 기법 중 어떤 현상에 대한 ‘예측’ 목적으로 활용하기 어려운... 고객분석에 흔히 사용되는 데이터마이닝은 다양한 형태의 분석에 적용이 가능하다. 다음에서 열거하는 기법 중 어떤 현상에 대한 ‘예측’ 목적으로 활용하기 어려운 기법은 무엇인가? 회귀분석(regression) 동시... 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 정경문 IT 분야 크리에이터 데이터 분석 기반 자기소개 포트폴리오 - 취업준비를 위한 자기소개와 템플릿 양식 #1. 취업 멘토링 재능기부 봉사활동 지역 대학생과 취업 준비생들을 대상으로 무료 멘토링을 함께한 지 만 6년이 되었네요. 이 활동은 제가 특히나 좋아하고 보람됩니다. 한 분, 한 분 간절하고 절실한 꿈과 희망을 가지고 있습니다. 그들의 눈을 보고 있으면 엊그제 20대 제 모습이 보입니다. 저 또한 취업 당시에 학교로부터, 사회로부터 많은 도움을 받았습니다. 한 번은 학교 취업진로센터에서 각 산업계에서 근무하는 선배들을 초청해서 강의를 듣는 수업을 수강한 적이 있습니다. 그 당시 저의 간절한 마음을 기억합니다. 항상 맨 앞자리에 앉았고, 그들의 말을... #2. 데이터 기반 취업시장의 키, "나는 누구인가?" 모든 질문은 돌고 돌아 "나는 누구인가?"로 수렴하는 것 같습니다. 취업 시장에서의 성공은 시장(Market)에서 수요(회사)와 공급(나)을 맞추는 일입니다. 그러려면 수요처와 공급처의 정확한 이해가 가장 우선시되어야 합니다. 시장의 수요가 무엇을 원하는지 정확히 파악하고 그것에 나를 맞출 수도 있고, 반대로 공급인 "나"에 대해 분석하여 나에게 맞는 회사를 찾을 수도 있습니다. 이것이 바로 요즘에 취업 시장에서 등장한 데이터 기반 맞춤형 채용정보입니다. 데이터 기반 맞춤형 채용정보 제공 서비스(출처 : 잡플래닛) 나에 대한 #3. 너의 뭘 팔 수 있어? 너 나 홀려봐, 홀려서 널 팔아보라고 tvN 드라마 미생에 나오는 유명한 대사입니다. 상사맨인 오 차장이 인턴사원 장그래에게 이렇게 말하죠. "너 나 홀려봐, 홀려서 널 팔아보라고. 너의 뭘 팔 수 있어?" "노력이요. 저는 지금까지 제 노력을 쓰지 않았으니깐 제 노력은 새 빡스 신상입니다" "안 사, 인마" 문제는 노력에 대한 정도를 숫자로 나타낼 수 없습니다. 이것은 구호에 불과합니다. 저는 이러한 업무 역량을 가지고 있다고 예를 들어 정리해 보겠습니다. 일반적인 업무역량의 서술식 나열 "능숙하다, 경험이 다수다. 사용가능 #4. 데이터 기반 업무역량 분석 및 자기소개 아까 보다는 좀 더 나은 것 같지만 여전히 눈에 보이지 않고, 저 점수들이 의미하는 바를 잘 모르겠습니다. 그럼 이제, 데이터에 기반하여 본인의 업무약량을 분석해 보겠습니다. 다음과 같이 하나의 Power Point Slide에 나타내 보겠습니다. 데이터 분석 기반 자기소개서 양식 # 데이터 지표명 및 정의 나의 업무분야는 데이터 사이언스입니다. 데이터 사이언스는 IT, Analysis(분석), Collaboration(협업) 3대 요구역량이 필요합니다. # 데이터 분류 및 수치 각 역량에 대해 제가 가지고 있는 정도는 다음과 같 #5. 데이터와 스토리가 만나다. 데이터 + 스토리 데이터는 스토리를 만날 때 전달력이 높아집니다. https://brunch.co.kr/@writerjeong/148 맨 마지막에는 또는 맨 처음에는 반드시 스토리 텔링으로 듣는 사람의 기억에 남겨야 합니다. 업무역량의 자기소개를 다음과 같이 스토리로 만들어봅니다. 가장 최근에 했던 프로젝트는 "oo 대시보드 구축과 인공지능 개발"입니다. 당시 SQL 쿼리를 만들어서 oo 시스템에 있는 데이터를 적재했습니다. 그리고 python을 활용해서 전처리 모듈을 만들었습니다. 그리고 그것을 MS 애저 클라우드에 올리고 P 6 아까 보다는 좀 더 나은 것 같지만 여전히 눈에 보이지 않고, 저 점수들이 의미하는 바를 잘 모르겠습니다. 그럼 이제, 데이터에 기반하여 본인의 업무약량을 분석해 보겠습니다. 다음과 같이 하나의 Power Point Slide에 나타내 보겠습니다. 데이터 분석 기반 자기소개서 양식 # 데이터 지표명 및 정의 나의 업무분야는 데이터 사이언스입니다. 데이터 사이언스는 IT, Analysis(분석), Collaboration(협업) 3대 요구역량이 필요합니다. # 데이터 분류 및 수치 각 역량에 대해 제가 가지고 있는 정도는 다음과 같 데이터 취업 자기소개 2023.09.02 브런치스토리 검색 더보기 swchaey.tistory.com 채영sw 데이터 분석하기 55 종속변수 Y에 영향을 주는 독립변수들의 명칭과 의미를 모두 감추고 분석 모델을 수행한 뒤 그 결과치만으로 의미를 해석한다. 이를 통해 분석가의 기존 상식에 의한 주관적 해석을 방지할 수 있다. 12-6. Z - test와 T - test → Z - test와 T - test, 그리고 (다음 절의) ANOVA는 통계 기반 데이터 분석의 방법론 중 일부 2024.03.27 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 민진실 민진실 - 카카오스토리 오게 되는 겁니다. 모든 분야에서 엄청난 결과들이 쏟아나오고. 유전자 공학 생명공학 그다음에 데이터 분석이라든지. 이런 분야에서 수백 년 걸렸던 일들이 며칠 만에 끝날 겁니다. 그때가 되면 사람들은 이제... 2024.03.05 카카오스토리 검색 더보기 IT 크리에이터 보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 예측 분석이다(빅데이터의 다음 단계는) 저자 에릭 시겔 출간 2014.11.30. 도서 16,200원 빅데이터의 다음 단계는 예측 분석이다 저자 에릭 시겔 출간 2014.12.5. 빅데이터의 다음 단계는 예측 분석이다(체험판) 저자 에릭시겔 지음 출간 2014.12.5. 분석전문가가 말하는 빅데이터 저자 김승범 외 출간 2015.6.25. 분석전문가가 말하는 빅데이터 저자 김승범 외 출간 2015.10.14. (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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- 세대 갈등속에 살아가는 우리에게 보내는 따뜻한 동화
빅데이터 분석에 따르면 주요 갈등 담론 중에서 세대 갈등의 언급 횟수가 갈수록 늘고 있음을 알 수 있습니다. 역사적으로 유례없는 속도로 초고령 사회로 진입하고 있는 한국사회의 상황을 볼 때 세대 갈등은 앞으로 더 중요한 갈등 요소 중
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