BigData66 데이터 리터러시 #4 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 만드는 방법목적에 따라 데이터를 분류하는 일의 중요성데이터를 기계적으로 분류하는 방법데이터를 분류하는 순서특징이 비슷한 데이터를 그룹화하자. 어느 카페에서 커피와 디저트 주문 횟수를 시각화 한 사례이다. 대략 손님을 그룹핑하면 우측 그림처럼 될 것이다. (책에는 3가지 선택지를 가진 퀴즈로 소개하는데, 간단한 부분이라 생략하고 정답만 소개한다) 그룹1, 2, 3으로 나눠진 기준은 무엇일까?그룹1.. 2024. 4. 27. 데이터 리터러시 #3 데이터 과학자의 가설 사고 3장을 읽고 정리해 본 내용이다. 3장에서는 데이터를 설명하는 방법에 대해서 소개를 한다. 데이터 설명을 위해서 수치를 시각화하고 비교하는 연습이 필요하다. 시각화 데이터를 시각화 하는 방법은 너무나도 다양하다. 시각화 영역만을 다루는 업무가 있을 정도로 전문적인 영역이며, 데이터 패턴, 특징, 경향을 파악하는데에도 큰 도움을 줄 뿐만 아니라 데이터를 보는 사람에게 강력한 첫인상을 남기기도 하고 때로는 심각한 편향을 일으키기도 한다. (책에서 소개하고 있는) 막대 그래프, 꺽은선 그래프, 산포도, 원 그래프는 시각화를 잘 모르는 사람들도 주변에서 많이 보았을 것이다. 아주 기본적인 그래프라서 따로 설명하지 않으려고 한다. (궁금한 사람은 구글에 검색만 해 봐도 많은 이미지들.. 2024. 4. 25. 데이터 리터러시 #2 데이터 과학자의 가설 사고 2장을 읽고 정리해 본 내용이다. 2장에서는 데이터를 읽는 방법을 소개하고 있다.EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) 과정을 의미하기도 한다.도메인 -> 특징&경향 -> 세부내용 -> 관계 파악목적 즉, 데이터의 도메인을 생각하고 특징과 경향(평균, 중간값, 분포 등)을 파악하고 세부내용(상이값, 이상값 등)을 살펴보고 데이터 사이의 관계(상관관계, 인과관계)에 대해서 살펴보는 과정이다. 1. 생각하면서 데이터를 읽자 데이터를 읽을 때에는 배경 즉, 데이터 도메인을 알아야 한다. 영화 판매 데이터를 본다고 할 때 영화의 lifecycle 을 전혀 모르고는 데이터를 정확히 파악하기 어렵다. (실제로 데이터 과학자들은 실생활 데이터를 볼 때 .. 2024. 4. 24. 데이터 리터러시 #1 데이터 과학자의 가설 사고 1장을 읽고 정리해 본 내용이다. 데이터 리터러시를 배우기 위해 기초적인 소양으로 아래 3가지를 언급하고 있다. 데이터를 읽는 힘 데이터를 설명하는 힘 데이터를 다루는 힘 책의 목차를 보면 아래와 같이 이뤄지고 있다. 데이터를 읽고 -> 설명하고 -> 분류하고 -> 규칙을 발견 (insight) -> 예측한다. 데이터 과학자란? 데이터에서 가치를 창출하고, 비즈니스 과제에 답을 찾는 프로세셔널 데이터 과학자는 결국 읽고, 설명하고, 분류하고 그 속에서 Insight 를 찾고 예측하는 모든 능력을 보유해야 한다. 2024. 4. 17. 이전 1 2 3 4 5 ··· 17 다음
