노코드 빅재미로 배우는 통계분석
기획, 경영관리, 비즈니스를 위한 No-Code 통계 기반 데이터분석
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9791197347092
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| Publication Date | 2023/10/01 |
| Pages/Weight/Size | 188*257*20mm |
| ISBN | 9791197347092 |
| Categories | IT 모바일 > OS/데이터베이스 |
Description
통계 기반의 데이터분석을 배우고 싶지만 코딩이라는 장애물에 막혀 어려움을 겪는 일반인을 위한 ‘코딩 없는(No-Code) 통계분석 입문서’입니다. 실습 솔루션으로 사용하고 있는 빅재미(BigZami)는 정말로 코딩 한 줄 작성하지 않고도 데이터 전처리부터 시각화, 통계분석, 데이터분석을 배울 수 있는 환경을 제공합니다. 통계분석의 이론을 익히고, 코딩 없이 통계 기반의 데이터분석 결과를 실무에 활용하려는 입문자에게 적합합니다.
Contents
__Chapter 1 통계분석
____1.1 통계분석의 이해
______1.1.1 통계분석의 역할
______1.1.2 통계분석의 활용
______1.1.3 글로벌 기업의 데이터분석 사례
____1.2 통계분석의 유형
______1.2.1 기술통계
______1.2.2 추론통계
____1.3 정리
__Chapter 2 기술통계 기반 데이터의 이해
____2.1 기술통계의 주요 개념
______2.1.1 평균과 중앙값
______2.1.2 분산과 표준편차
______2.1.3 기술통계 기반 데이터 시각화
____2.2 기술통계 예시
____2.3 정리
__Chapter 3 추론통계 기반 데이터의 이해
____3.1 확률
______3.1.1 확률의 의미
____3.2 확률분포
______3.2.1 정규분포
______3.2.2 표준정규분포
______3.2.3 t분포
______3.2.4 데이터 분포의 형태
____3.3 추론통계
______3.3.1 추정
______3.3.2 가설검정
______3.3.3 귀무가설과 대립가설
______3.3.4 가설검정 프로세스
______3.3.5 가설검정의 오류
____3.4 추론통계 예시
______3.4.1 효용성 테스트
______3.4.2 A/B 테스트
____3.5 데이터검정 실습
______3.5.1 정규성검정
______3.5.2 t검정
____3.6 정리
__Chapter 4 상관분석
____4.1 상관분석
______4.1.1 상관분석의 개요
______4.1.2 산점도(산포도)
______4.1.3 상관계수
____4.2 상관분석 활용
______4.2.1 회귀분석
______4.2.2 중복속성 확인
____4.3 정리
__Chapter 5 회귀분석
____5.1 선형회귀 알고리즘
______5.1.1 선형회귀
______5.1.2 선형회귀모델
____5.2 선형회귀 알고리즘의 평가
______5.2.1 MSE
______5.2.2 결정계수
____5.3 회귀 알고리즘 실습
______5.3.1 데이터 불러오기
______5.3.2 데이터 탐색
______5.3.3 데이터 전처리
______5.3.4 모델생성 및 학습
______5.3.5 평가
______5.3.6 성능개선
____5.4 정리
__Chapter 6 로지스틱회귀분석
____6.1 로지스틱회귀분석이란?
______6.1.1 로지스틱회귀분석의 개요
______6.1.2 로지스틱회귀분석의 프로세스
______6.1.3 로지스틱회귀분석의 평가지표
____6.2 로지스틱회귀분석 실습
____6.3 정리
__Chapter 7 연관분석
____7.1 연관분석이란?
____7.2 지지도, 신뢰도, 향상도
______7.2.1 지지도(Support)
______7.2.2 신뢰도(Confidence)
______7.2.3 향상도(Lift)
____7.3 연관분석을 통한 판매전략 수립
____7.4 정리
____1.1 통계분석의 이해
______1.1.1 통계분석의 역할
______1.1.2 통계분석의 활용
______1.1.3 글로벌 기업의 데이터분석 사례
____1.2 통계분석의 유형
______1.2.1 기술통계
______1.2.2 추론통계
____1.3 정리
__Chapter 2 기술통계 기반 데이터의 이해
____2.1 기술통계의 주요 개념
______2.1.1 평균과 중앙값
______2.1.2 분산과 표준편차
______2.1.3 기술통계 기반 데이터 시각화
____2.2 기술통계 예시
____2.3 정리
__Chapter 3 추론통계 기반 데이터의 이해
____3.1 확률
______3.1.1 확률의 의미
____3.2 확률분포
______3.2.1 정규분포
______3.2.2 표준정규분포
______3.2.3 t분포
______3.2.4 데이터 분포의 형태
____3.3 추론통계
______3.3.1 추정
______3.3.2 가설검정
______3.3.3 귀무가설과 대립가설
______3.3.4 가설검정 프로세스
______3.3.5 가설검정의 오류
____3.4 추론통계 예시
______3.4.1 효용성 테스트
______3.4.2 A/B 테스트
____3.5 데이터검정 실습
______3.5.1 정규성검정
______3.5.2 t검정
____3.6 정리
__Chapter 4 상관분석
____4.1 상관분석
______4.1.1 상관분석의 개요
______4.1.2 산점도(산포도)
______4.1.3 상관계수
____4.2 상관분석 활용
______4.2.1 회귀분석
______4.2.2 중복속성 확인
____4.3 정리
__Chapter 5 회귀분석
____5.1 선형회귀 알고리즘
______5.1.1 선형회귀
______5.1.2 선형회귀모델
____5.2 선형회귀 알고리즘의 평가
______5.2.1 MSE
______5.2.2 결정계수
____5.3 회귀 알고리즘 실습
______5.3.1 데이터 불러오기
______5.3.2 데이터 탐색
______5.3.3 데이터 전처리
______5.3.4 모델생성 및 학습
______5.3.5 평가
______5.3.6 성능개선
____5.4 정리
__Chapter 6 로지스틱회귀분석
____6.1 로지스틱회귀분석이란?
______6.1.1 로지스틱회귀분석의 개요
______6.1.2 로지스틱회귀분석의 프로세스
______6.1.3 로지스틱회귀분석의 평가지표
____6.2 로지스틱회귀분석 실습
____6.3 정리
__Chapter 7 연관분석
____7.1 연관분석이란?
____7.2 지지도, 신뢰도, 향상도
______7.2.1 지지도(Support)
______7.2.2 신뢰도(Confidence)
______7.2.3 향상도(Lift)
____7.3 연관분석을 통한 판매전략 수립
____7.4 정리