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데이터 분석, 하트카운트와 함께 시작해요 ! 교육 콘텐츠 모음
데이터 분석/시각화 기초 체력을 채워줄 아티클들
실무자를 위한 데이터의 기본 유형 설명(nominal, ordinal, numerical)
본 블로그는 2015년에 작성된 블로그(’기본적인 데이터 종류 이해하기’)가 데이터 유형을 교과서적으로 엄격하게 분류했던 것을 보완하여, 현업들이 실무 맥락에서 데이터 유형을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 수정한 글입니다. 1. 기본적인 데이터 종류 이해하기 2. [Revisited] 실무자를 위한 데이터의 기본 유형 설명(nominal, ordinal, numerical) 범주형 데이터 - 명목형(Norminal)
범주 간 차이를 비교하는 방법
범주형 변수(성별, 사업부, 직급, 채용경로, 고객군, 판매채널 등)는 우리가 대상을 바라보는 익숙한 관점의 또 다른 이름입니다. 하나의 범주를 구성하는 개별 범주값(집단)들 간의 상대적 차이를 한 눈에 비교하기 위하여HeartCount의 Smart Ranking 기능이 태어났습니다. 평균(Average)의 탄생: 본질의 추구; 이상적인 평균 결정론적 세계관(Determinism)은 기본적으로 세상에
데이터 기반 의사결정이 잘 안 되는 이유 Ⅰ
데이터 기반 의사결정이란? 되는 이유와 안 되는 이유 어떤 일을 할 이유가 섰다면 우선 그 일을 잘 하기 위한 조건을 찾게 된다. 일이 잘 되는 이유와 잘 안되는 이유는 대개 서로 맞닿아 있다. 하지만, 구체적인 맥락 속에서 남들이 어떤 일을 잘 해낸 이유를 다른 맥락에 처해 있는 내게 그대로 적용하기
Data Literacy: 데이터를 통해 세상을 보는 안목
Literacy: 범주의 탄생 1930년 경에 중앙 아시아(우즈베키스탄과 키르키즈스탄)의 오지에서 문맹(illiterate)으로 살고 있는 사람들에게 원과 사각형을 보여주었다. 원을 보고는 “접시, 양동이, 시계, 달"이라고 답했고 사각형을 보고는 “거울, 문, 집, 판자때기"라고 답했다. 문자 없이 살아가는 사람들에게는 호미, 낫, 삽, 곡괭이 등을 도구라는 개념으로 범주화할 수 있는
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분석하기 좋은 데이터셋, 변수 종류 및 가공
데이터 분석에 필요한 이론, 알차게 준비했습니다🔥- 어떤 데이터셋이 분석하기에 적합한 데이터셋일까요? - 변수의 유형에 따라 분석 방법과 효과적인 시각화 방법이 다르다는 점, 아시나요?본 강의를 통해 해답을 찾아봅시다!0:00 도입부2:02 Data Analysis Maturit...
EDA :: 시각화, 상관관계/인과관계
데이터 분석에 필요한 이론, 알차게 준비했습니다🔥- 헉.. 평균으로 분석하는데 문제가 있대요.. 어떤 점에서요?- 내가 가지고 있는 데이터, 가장 잘 표현하는 방법은 무엇일까요?- 상관관계와 인과관계의 정확한 차이가 궁금해요!본 강의를 통해 해답을 찾아봅시다!✔️ HEARTCOU...
ML(기계학습)과 기업 내 의사결정
데이터 분석에 필요한 이론, 알차게 준비했습니다🔥- ML(기계학습)이 무엇인가요?- 기업 내부에서 데이터 기반 의사결정이 이루어지는 과정을 알고싶어요! 본 강의를 통해 해답을 찾아봅시다!✔️ HEARTCOUNT 지금 시작하기 : https://www.heartcount.io/✔️...
회귀분석과 의사결정나무 알고리즘
데이터 분석에 필요한 이론, 알차게 준비했습니다🔥- 회귀분석이 너무 어려워요.. 😭- 의사결정나무라.. 많이 들었는데 정확히 어떤 건가요?본 강의를 통해 해답을 찾아봅시다!✔️ HEARTCOUNT 지금 시작하기 : https://www.heartcount.io/✔️ HEARTC...
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