다차원 척도법이란? - 객체간 근접성(Proximity)를 시각화하는 통계기법이다. - 군집분석과 같이 개체들을 대상으로 변수들을 측정한 후에 개체들 사이의 유사성/비유사성을 측정하여 개체들을 2차원 공간상에 점으로 표현하는 분석방법이다. - 개체들을 2차원 또는 3차원 공간상에 점으로 표현하여 개체들 사이의 집단화를 시각적으로 표현하는 분석방법이다. 다차원 척도법 목적 - 데이터 속에 잠재해 있는 패턴, 구조를 찾아내기 - 찾아낸 패턴과 구조를 소수 차원의 공간에 기하학적으로 표현하기 - 데이터 축소를 목적 ( 데이터애 포함되는 정보를 끄집어내기 위해서 ) 다차원 척도법 방법 - 개체들의 거리계산에는 유클리드 거리행렬을 활용 - 관측대상들의 상대적 거리의 정확도를 높이기 위해 적합 정도를 스트레스 값(..

최적회귀 방정식의 선택하는 법 1) 설명변수를 선택한다. : 필요한 변수만 상황에 따라 타협을 통해 선택한다. 단, 데이터에 설명변수들의 수가 많아지면 관리하는데 많은 노력이 요구되므로, 가능한 범위 내에서 적은수의 설명변수를 포함한다. 2) 모형을 선택한다. : 모든 가능한 조합의 회귀분석모형을 생성한 뒤 가장 적합한 회귀모형을 선택한다. 3) 단계적 변수를 선택한다. : 단계선택법이란, 전진선택법에 의해 변수를 추가하면서 새롭게 추가된 변수에 기인하여 기존 변수의 중요도가 약화되면 해당변수를 제거하는 등 단계별로 추가 또는 제거되는 변수의 여부를 검토해 더 이상 없을 떄 중단하는 것이다. * 전진선택법 : 절편만 있는 상수모형으로 시작해서 중요하다고 생각되는 설명변수부터 차례로 모형에 추가. * 후진..

잔차분석 또는 회귀진단이라함은 회귀모형에 대한 가정들(정규성, 등분산성, 독립성)의 충족여부에 대한 검토와 이상값의 개입여부에 대한 검토절차를 말합니다. 이것을 잔차분석이라고 하는 이뉴는 이러한 절차가 잔차(Residual) 통계량을 이용하여 실시되기 때문입니다. * 잔차(Residual) 이란? : 실제 관측치와 추정회귀선에 의한 추정값의 차이로서 회귀추정식으로 설명될 수 없는 부분을 말한다. ( 잔차 == 오차error의 실현치 ) 출처: https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=gusals1981&logNo=20017838767&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

주성분 분석 (PCA) : 여러 변수들의 변량을 주성분이라는 서로 상관성이 높은 변수들의 선형 결합으로 만들어 기존의 상관성이 높은 변수들을 요약, 축소하는 기법이다. : 첫 번째 주성분으로 전체 변동을 가장 많이 설명할 수 있도록 하고, 두 번째 주성분으로는 첫 번째 주성분과는 상관성이 낮아서 첫 번째 주성분이 설명하지 못하는 나머지 변동을 정보의 손실없이 가장 많이 설명할 수 있도록 변수들의 선형조합을 만든다. 주성분 분석의 목적 : 여러 변수들 간에 내재하는 상관관계, 연관성을 이용해 소수의 주성분으로 차원을 축소함으로써 데이터를 이해하기 쉽고 관리하기 쉽게 해준다. : 다중 공산성이 존재하는 경우, 상관성이 적은 주성분으로 변수들을 축소하여 모형 개발에 활용한다. (회귀분석이나 의사결정나무 등의 ..

경영 빅데이터 분석가란? 빅데이터 경영 업무에 필요한 이론과 실무능력을 검증하는 자격시험제도 입니다. 본 목적은 빅데이터 분석 전문가를 양성하려는데에 있으며, 빅데이터 분석 전문가란 빅데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 분석 기획, 빅데이터 분석, 빅데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 등에 대해 과학적인 의사결정을 지원하는 직무를 하는 것을 말합니다. 경영 빅데이터 분석가 자격증은 왜 필요한가? 다른 빅데이터 관련 자격증의 목적과 같이 폭증하는 데이터가 경제적 자신이 되고 가치창출의 원천이 되는 4차 산업혁명의 시대에 도달했습니다. 다양한 기업들은 치열한 경쟁환경에서 영향력이 강해진 고객을 만족시키기 위해서 고객의 행동 맥락, 감정 상태까지 파악하고 ..

억만장자 시크릿 중 효율성은 결과를 신경 쓰고 단지 그것만을 위해 뭔가를 하지 않는 걸 의미한다. 더 적은 시간과 노력을 들여 더 많은 걸 이룰 수 있게 해주는 억만장자들의 여섯가지 효율성 전략을 살펴보자. 첫번째는 목표를 설정하는 것이다. 칩 윌슨은 아무리 사소한 일도 언제까지 하겠다고 날짜를 정해놓고 지킨다. 그래서 스스로 본인이 어떤 날까지 어떤 일을 하겠다고 약속하면 그 일을 반드시 기대한 방식대로 해낼 수 있다고 믿게 됐다. 두번째는 주기적인 계획을 수립하는 것이다. 미하일 솔로포프는 다른 모든 억만장자처럼 꿈꾸는 것보다 계획 세우는 걸 더 좋아한다. 그에게는 항상 회사나 그가 하는 일과 관련된 다양한 종류의 계획이 있다. 그 계획은 놀랍지도 않고 평균을 웃돌지도 않지만 전부 실현되고 있다. 계..

1. 기술통계란 무엇인가? : 자료의 특성을 표, 그림, 통계량 등을 사용하여 쉽게 파악할 수 있도록 정리/요약하는 것. : 자료를 요약하는 기초적 통계를 의미. : 데이터 분석에 앞서 데이터의 대략적인 통계적 수치를 계산해봄으로써 데이터에 대한 대략적인 이해와 분석에 대한 통찰력을 얻기에 유리. 2. 그래프를 이용한 자료정리 1) 히스토그램 : 표로 되어있는 도수 분포를 그림으로 나타낸 것으로, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것. 2) 막대그래프와 히스토그램의 비교 : 막대그래프는 범주형으로 구분된 데이터라서 범주의 순서를 임의로 바꿀 수 있다. 반면에 히스토그램은 연속형으로 표시된 데이터를 표현한 것으로 임의로 순서를 바꿀 수 없고 막대의 간격이 없다. 3) 줄기-잎 그림 : 데이터를 줄기와 잎의 모양..

비모수 검정이란? 통계적 검정에서 모집단의 모수에 대한 검정은 모수적 검정과 비모수적 검정으로 구분한다. 1. 모수적 방법 : 검정하고자 하는 모집단의 분포에 대한 가정을 하고, 그 가정하에서 검정통계량과 검정통계량의 분포를 유도해 검정을 실시하는 방법. 2. 비모수적 방법 : 자료가 추출된 모집단의 분포에 대한 아무 제약을 가하지 않고(분포에 가정없이) 검정을 실시한다. : 관측된 자료가 특정분포를 따른다고 가정할 수 없는 경우에 이용한다. : 자료의 수가 많지않거나(30개미만), 자료가 개체간의 서열관계를 나타내는 경우에 이용한다. 3. 모수적 방법과 비모수적 방법의 차이 1) 가설의 설정 - 모수적 검정 : 모수에 대해 가설 설정 - 비모수 검정 : 가정된 분포가 없으므로, 가설은 그저 "분포가 동..