|
|
|
Çٽɸ¸ ¿ä¾àÇÑ Åë°è¿Í ¸Ó½Å·¯´× ÆÄÀ̽ã ÄÚµåºÏ
|
|
|
¾Ë°íº¸´Ï
|
|
|
|
- Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
-
-
-
ÀÌ Ã¥Àº µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ(data science)¿¡ ÀÔ¹®ÇÒ ¶§ ±âº»ÀûÀ¸·Î ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ Åë°èÇÐÀÇ °³³äµé°ú ÁÖ¿ä ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòµéÀ» ºü¸£°Ô ÇнÀÇÏ´Â °ÍÀ» ¸ñÀûÀ¸·Î ÇÑ´Ù. ¸Ó½Å·¯´×À» ÇнÀÇϱ⿡ ¾Õ¼ Ž»ö Àû ÀÚ·á ºÐ¼®, È®·üºÐÆ÷, ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤, °øºÐ»ê°ú »ó°ü°è¼ö, ȸ±Í ºÐ¼® µî ±âÃÊ Åë°èÇÐÀ» »ì Æ캻 ÈÄ, ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò°ú ºñÁöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÇнÀÇϵµ·Ï ¸ñÂ÷¸¦ ±¸¼ºÇÏ¿´´Ù.
Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀ¸·Î´Â ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«¿Í ¾Ó»óºí, KNN, SVM, ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù, Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» »ìÆ캸°í, ºñÁöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀ¸·Î´Â Â÷¿ø Ãà¼Ò, °èÃþÀû/ºñ°èÃþÀû ±ºÁý ºÐ¼®, ¿¬°ü±ÔÄ¢ÇÐ ½ÀÀ» ´Ù·é´Ù. À̹ۿ¡ ½Ã°è¿ ºÐ¼®¿¡ ´ëÇÑ ³»¿ëµµ Æ÷ÇԵǾî ÀÖ´Ù.
ÀÌ·ÐÀûÀÎ ¼³¸íÀº ÃÖ´ëÇÑ °£·«ÇÏ°Ô ¼Ò°³ÇÏ´Â ÇÑÆí, ÆÄÀ̽ã Äڵ带 ÅëÇØ °¢Á¾ °³³äµéÀ» ÀÌÇØÇÏ°í ´Ù¾çÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀ¸·Î ¸ðµ¨À» ±¸ÇöÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ÀÍÈ÷´Â °Í¿¡ ÁßÁ¡À» µÎ¾ú´Ù. ÀÌ ¶§¹®¿¡ Ã¥ÀÇ ºÐ·®ÀÇ »ó´ç ºÎºÐÀ» ÆÄÀ̽㠿¹Á¦ Äڵ带 ´ã´Â °Í¿¡ ÇÒ¾ÖÇÏ¿´´Ù. ¶ÇÇÑ, °¢ ÇнÀ ÁÖÁ¦ º° ¿¬½À¹®Á¦¸¦ ÅëÇØ °øºÎÇÑ ³»¿ëÀ» º¹½ÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
-
-
´ë»ó µ¶ÀÚ
ÀÌ Ã¥À¸·Î ÇнÀÇϱâ À§Çؼ´Â ±âº»ÀûÀÎ ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ´É·Â°ú µ¥ÀÌÅÍ °úÇп¡ ´ëÇÑ ±âÃÊ Áö½ÄÀÌ ÇÊ¿äÇÏ´Ù. ÀÌ·¯ÇÑ ¹è°æÁö½ÄÀÌ ¾ø´Â µ¶ÀÚ¶ó¸é, ÀÌ Ã¥ÀÇ ³»¿ëÀ» ÇнÀÇϱâ Àü¿¡ ±âÃÊÀûÀÎ ÆÄÀ̽㠾ð¾î »ç¿ë¹ýÀ» ÀÍÈ÷°í, µ¥ÀÌÅÍ °úÇп¡ ´ëÇÑ ±âº» °³³äÀ» »ìÆ캸±â¸¦ ±ÇÇÑ´Ù.
ºñ·Ï ÀÌ·¯ÇÑ ¹è°æÁö½ÄÀÌ ¾ø´õ¶óµµ, ÀÌ Ã¥ÀÇ ¿¹Á¦ ÄÚµåµéÀ» Á÷Á¢ ÀÛ¼ºÇÏ¸ç ½ÇÇàÇغ¸´Â µ¿½Ã¿¡, ±× ¶§ ±× ¶§ µîÀåÇÏ´Â ¸ð¸£´Â °³³äµéÀ» ã¾Æ°¡¸ç ÇнÀÇÏ´Â ¹æ¹ýµµ ½ÃµµÇØ º¼ ¼ö ÀÖ´Ù.
»ç¿ë °¡À̵å
ÀÌ Ã¥¿¡ ³ª¿Â ÆÄÀ̽㠰³¹ß ȯ°æ(Integrated Development Environment)Àº Jupyter lab version 3.0.12ÀÌ´Ù. ÄÄÇ»ÅÍ¿¡ Jupyter labÀ» ¼³Ä¡ÇÑ ÈÄ, °¢Á¾ ¶óÀ̺귯¸®µéÀ» Ãß°¡·Î ¼³Ä¡Çؼ ÀÌ Ã¥ÀÇ ÄÚµåµéÀ» ½ÇÇàÇØ º¼ ¼ö ÀÖ´Ù.
ÀÌ ¹æ¹ýÀÌ ¿©ÀÇÄ¡ ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡´Â º°µµÀÇ ¼³Ä¡°¡ ÇÊ¿ä ¾ø´Â Colaboratory¸¦ »ç¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ýµµ ÀÖ´Ù. À¥(https://colab.research.google.com/)À» ÅëÇؼ Äڵ带 ÀÛ¼ºÇÏ°í ½ÇÇàÇϱ⠶§¹®¿¡ µð¹ÙÀ̽º³ª Àå¼Ò¿¡ ±¸¾Ö ¹ÞÁö ¾Ê°í »ç¿ëÀÌ °¡´ÉÇÏ´Ù. ±âº»ÀûÀÎ ¶óÀ̺귯¸®µµ ¼³Ä¡°¡ µÇ¾î Àֱ⠶§¹®¿¡ óÀ½ °³¹ß ȯ°æÀ» ¼ÂÆÃÇÏ´À¶ó ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£À» Àý¾àÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ´Ù¸¸ ÀϺΠ¶óÀ̺귯¸®´Â Ãß°¡·Î ¼³Ä¡ÇØ¾ß ÇÑ´Ù.
ÀϺΠÄÚµå ºí·°¿¡¼´Â ¶óÀ̺귯¸®³ª Ŭ·¡½º¸¦ ºÒ·¯¿À´Â °úÁ¤ÀÌ »ý·«µÇ¾î ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÁÖ¿ä ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®ÀÇ ¾àÀÚ¿Í Å¬·¡½ºÀÇ Ãâó¸¦ ¿°µÎ¿¡ µÎ°í ÇнÀÇϱ⸦ ±ÇÇÑ´Ù. ¿¹¸¦ µé¾î, NumPy´Â np, seabornÀº sns·Î »ç¿ëÇϸç, Pandas¿¡¼ DataFrame, read_csv µî Ŭ·¡½º¸¦ ºÒ·¯¿Í »ç¿ëÇÏ´Â °æ¿ìÀÌ´Ù.
ÀÌ Ã¥ÀÇ ¸ñÂ÷´Â ÇнÀÀÇ È帧¿¡ ¸Â´Â ¼ø¼´ë·Î ±¸¼ºÀÌ µÇ¾î ÀÖÁö¸¸, ÀÌ¹Ì ¾Ë°í ÀÖ´Â ºÎºÐÀº °Ç³Ê¶Ù¾îµµ ¹«¹æÇÏ´Ù. °¢ ÇнÀ ÁÖÁ¦¿¡ ´ëÇØ Ãß°¡ÀûÀÎ Á¤º¸°¡ ÇÊ¿äÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, ±¸±Û¸µÀ̳ª ´Ù¸¥ µµ¼¸¦ ÅëÇØ ³»¿ëÀ» º¸ÃæÇϱ⸦ ±ÇÇÑ´Ù.
¾î¶² ÄÚµåµéÀº µ¥ÀÌÅͳª ¸ðµ¨¸µ °úÁ¤¿¡¼ ¹«ÀÛÀ§Àû(Random) ¿ä¼Ò°¡ ÀÖ¾î¼ Ã¥¿¡ ³ª¿Â °á°ú´ë·Î Ãâ·ÂÀÌ µÇÁö ¾ÊÀ» ¼öµµ ÀÖÁö¸¸, ÀÌ´Â ÄÚµåÀÇ ¹®Á¦°¡ ¾Æ´Ñ ÀÚ¿¬½º·¯¿î °á°úÀÌ´Ù.
ÀϺΠ½Ã°¢È Ãâ·ÂÀº ÆíÁý »ó ÆíÀǸ¦ À§ÇØ Å©±â¸¦ Á¶Á¤ÇÏ¿´±â ¶§¹®¿¡ ½ÇÁ¦ Ãâ·Â Å©±â¿Í ´Ù¸¦ ¼ö ÀÖ´Ù. ÄÚµå ¹øÈ£°¡ Áß°£¿¡ ÇѵÎÁÙ ºñ´Â °æ¿ìµµ ÆíÁýµÈ °æ¿ìÀ̸ç ÄÚµåÀÇ Á¤»óÀû ½ÇÇà¿¡´Â ¿µÇâÀ» ¹ÌÄ¡Áö ¾Ê´Â´Ù.
-
-
1Àå Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
1-1. °øÅë
µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
µ¥ÀÌÅÍ ±âº»Á¤º¸ È®ÀÎ
±â¼ú Åë°è
1-2. ÁúÀûº¯¼ö
µµ¼öºÐÆ÷Ç¥, »ó´ëµµ¼öºÐÆ÷Ç¥
»ó°ü°è¼ö: ½ºÇǾ ¼øÀ§»ó°ü°è¼ö, ÄË´ÞÀÇ Å¸¿ì
ÁúÀûº¯¼ö Ž»ö ½Ã°¢È
1-3. ¾çÀûº¯¼ö
µµ¼öºÐÆ÷Ç¥, »ó´ëµµ¼öºÐÆ÷Ç¥
°è»êÀû ´ëÇ©°ª
À§Ä¡Àû ´ëÇ©°ª
Àý´ëÀû »êÆ÷µµ
»ó´ëÀû »êÆ÷µµ
¿Öµµ, ÷µµ
»ó°ü°è¼ö: ÇǾÀÇ Àû·ü»ó°ü°è¼ö
¾çÀûº¯¼ö Ž»ö ½Ã°¢È
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
2Àå Àüó¸®
2-1. °áÃøÄ¡ ó¸®
°áÃøÄ¡ È®ÀÎ
Zero imputation & Constant imputation
´ëÇ©°ªÀ¸·Î ä¿ì´Â ¹æ¹ý
´Ü¼øÈ®·ü´ëÄ¡¹ý
´Ù¸¥ º¯¼öµé·ÎºÎÅÍ ¸ðµ¨¸µÀ» ÇÏ¿© °áÃø°ªÀ» ¿¹ÃøÇÏ´Â ¹æ¹ý
º¸°£¹ý
½ÇÁ¦°ª°ú ´ëÄ¡°ª ºñ±³
2-2. ÀÌ»óÄ¡ ó¸®
Àý´Ü
Á¶Á¤
Ŭ¸®ÇÎ
2-3. Ŭ·¡½º ºÒ±ÕÇü ó¸®
Ŭ·¡½º ºÒ±ÕÇü µ¥ÀÌÅÍ »ý¼ºÇϱâ
·£´ý¿À¹ö»ùÇøµ
SMOTE
Borderline SMOTE
K-means SMOTE
SVM SMOTE
ADASYN
¿À¹ö»ùÇøµµÈ µ¥ÀÌÅÍ·Î ºÐ·ù ÇнÀ ¹× °á°ú ºñ±³
2-4. º¯¼öº¯È¯
2-4-1. ¼öÄ¡Çü º¯¼ö º¯È¯
Ç¥ÁØÈ
ÃÖ¼ÒÃÖ´ë ½ºÄÉÀϸµ
Robust scaling
Quantile scaling
Feature scalingÇÑ µ¥ÀÌÅÍ·Î ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í ºÐ¼® ¹× °á°ú ºñ±³
·Î±× º¯È¯
°ÅµìÁ¦°öº¯È¯
Target scalingÇÑ µ¥ÀÌÅÍ·Î ½Ã°¢È, ¼±Çü ȸ±Í ºÐ¼® ¹× °á°ú ...ºñ±³
¼øÀ§·Î º¯È¯
±¸°£ ºÐÇÒ
2-4-2. ¹üÁÖÇü º¯¼ö º¯È¯
¿øÇÖÀÎÄÚµù
´õ¹ÌÄÚµù
¼ýÀڷΠǥÇöµÈ ¹üÁÖÇü Ư¼º º¯È¯
·¹À̺í ÀÎÄÚµù
Ư¡ ÇؽÌ
ºóµµ ÀÎÄÚµù
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
3Àå Ç¥º»ÃßÃâ, µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ, ±³Â÷°ËÁõ
3-1. Ç¥º» ÃßÃâ
´Ü¼ø·£´ýÃßÃâ¹ý
°èÅëÃßÃâ¹ý
Áý¶ôÃßÃâ¹ý
ÃþÈÃßÃâ¹ý
3-2. µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ
ÀϹÝÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ ¹× Ȧµå¾Æ¿ô ¹æ¹ý
Shuffle split
K-fold ºÐÇÒ
Stratified K-fold ºÐÇÒ
Group K-fold ºÐÇÒ
3-3. ±³Â÷ °ËÁõ
ºÐÇÒ »ùÇõé·Î ±³Â÷ °ËÁõ
ÆĶó¹ÌÅÍ È帵é·Î ±³Â÷ °ËÁõ
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
4Àå È®·üºÐÆ÷
4-1. Ư¼öÇÑ ÀÌ»êÇü È®·üºÐÆ÷µé
º£¸£´©ÀÌ ºÐÆ÷
ÀÌÇ׺ÐÆ÷
À½ÀÌÇ׺ÐÆ÷
±âÇϺÐÆ÷
ÃʱâÇϺÐÆ÷
Æ÷¾Æ¼Û ºÐÆ÷
4-2. Ư¼öÇÑ ¿¬¼ÓÇü È®·üºÐÆ÷µé
±ÕÀϺÐÆ÷
Á¤±ÔºÐÆ÷¿Í Ç¥ÁØÁ¤±ÔºÐÆ÷
Áö¼öºÐÆ÷
°¨¸¶ºÐÆ÷
Ä«ÀÌÁ¦°öºÐÆ÷
tºÐÆ÷
FºÐÆ÷
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
5Àå ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤
5-1. ÀÏÇ¥º» (One-sample)
¸ðÆò±ÕÀÇ ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤: ZºÐÆ÷, tºÐÆ÷
1Á¾ ¿À·ù¿Í 2Á¾ ¿À·ù
¸ðºñÀ²ÀÇ ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤: ZºÐÆ÷
¸ðºÐ»êÀÇ ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤: Ä«ÀÌÁ¦°öºÐÆ÷
5-2. ÀÌÇ¥º» (Two-sample)
µ¶¸³Ç¥º» ¸ðÆò±Õ Â÷ÀÌÀÇ ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤: ZºÐÆ÷, tºÐÆ÷
´ëÀÀÇ¥º» ¸ðÆò±Õ Â÷ÀÌÀÇ ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤: ZºÐÆ÷, tºÐÆ÷
¸ðºñÀ² Â÷ÀÌÀÇ ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤: ZºÐÆ÷
¸ðºÐ»ê ºñÀÇ ÃßÁ¤°ú °¡¼³ °ËÁ¤: FºÐÆ÷
5-3. ºÐ»êºÐ¼®ÀÇ °¡Á¤
Á¤±Ô¼º °ËÁ¤
kÇ¥º» µîºÐ»ê °ËÁ¤ (Levene)
kÇ¥º» µîºÐ»ê °ËÁ¤ (Bartlett)
5-4. ºÐ»êºÐ¼®: FºÐÆ÷
µîºÐ»êÀÎ one-way ANOVA
À̺лêÀÎ one-way ANOVA
µîºÐ»êÀÎ two-way ANOVA (¸ð¼öÀÎÀÚ-¸ð¼öÀÎÀÚ)
µîºÐ»êÀÎ two-way ANOVA (¸ð¼öÀÎÀÚ-º¯·®ÀÎÀÚ)
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
6Àå ºñ¸ð¼ö °ËÁ¤
6-1. Ä«ÀÌÁ¦°ö°ËÁ¤: Ä«ÀÌÁ¦°öºÐÆ÷
ÀûÇÕ¼º °ËÁ¤: ´ÙÇ׸ðÁý´Ü ºñÀ²ÀÇ Â÷ÀÌ
µ¶¸³¼º °ËÁ¤: ÇÑ ¸ðÁý´Ü ³» ¿©·¯ ¼öÁØÀÇ Â÷ÀÌ
µ¿Áú¼º °ËÁ¤: ¿©·¯ (ºÎ)¸ðÁý´Ü °£ ¿©·¯ ¼öÁØ¿¡ ´ëÇÑ Â÷ÀÌ
6-2. Run °ËÁ¤: Run °ËÁ¤Ç¥, ZºÐÆ÷
ÀÏÇ¥º» Run °ËÁ¤
ÀÌÇ¥º» Run °ËÁ¤
6-3. ÀÌÇ׺¯¼ö µ¥ÀÌÅÍ °ËÁ¤: Ä«ÀÌÁ¦°öºÐÆ÷
¸Æ´Ï¸Ó °ËÁ¤
ÄÚÅ©¶õQ °ËÁ¤
6-4. ºÎÈ£, ¼øÀ§ µ¥ÀÌÅÍ °ËÁ¤
ÀÏÇ¥º» ºÎÈ£ °ËÁ¤: ÀÌÇ׺ÐÆ÷, ZºÐÆ÷
ÀÌÇ¥º» ºÎÈ£ °ËÁ¤: ÀÌÇ׺ÐÆ÷, ZºÐÆ÷
ÀÏÇ¥º» ÀªÄÛ½¼ ºÎÈ£¼øÀ§ °ËÁ¤: ÀªÄÛ½¼ ºÎÈ£¼øÀ§ °ËÁ¤Ç¥, ZºÐÆ÷
ÀÌÇ¥º» ÀªÄÛ½¼ ºÎÈ£¼øÀ§ °ËÁ¤: ÀªÄÛ½¼ ºÎÈ£¼øÀ§ °ËÁ¤Ç¥, ZºÐÆ÷
ÀªÄÛ½¼ ¼øÀ§ÇÕ °ËÁ¤(¸¸ À§Æ®´Ï U°ËÁ¤): ÀªÄÛ½¼ ¼øÀ§ÇÕ °ËÁ¤Ç¥, ZºÐÆ÷
6-5. kÇ¥º» ¼øÀ§ µ¥ÀÌÅÍ °ËÁ¤
Å©·¯½ºÄà ¿ù¸®½º °ËÁ¤: Å©·¯½ºÄà ¿ù¸®½º °ËÁ¤Ç¥, Ä«ÀÌÁ¦°öºÐÆ÷
ÇÁ¸®µå¸Õ °ËÁ¤: ÇÁ¸®µå¸Õ °ËÁ¤Ç¥, Ä«ÀÌÁ¦°öºÐÆ÷
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
7Àå °øºÐ»ê°ú »ó°ü°è¼ö
7-1. °øºÐ»ê
7-2. »ó°ü°è¼ö
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
8Àå ȸ±Í ºÐ¼®
8-1. ¼±Çü ȸ±Í
8-1-1. ´Ü¼ø ¼±Çü ȸ±Í
8-1-2. ´ÙÁß ¼±Çü ȸ±Í
¿µÇâÄ¡ ÆÇ´Ü
VIF °è»ê
º¯¼ö ¼±Åðú °¡´Éµµ
ÀÜÂ÷ ºÐ¼®
8-1-3. ±ÔÁ¦ ¼±Çü ȸ±Í
¸´Áö ȸ±Í
¶ó½î ȸ±Í
¿¤¶ó½ºÆ½ ³Ý
8-1-4. ÀϹÝÈ ¼±Çü ȸ±Í
·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í
Æ÷¾Æ¼Û ȸ±Í
8-1-5. ¾Æ¿ô¶óÀ̾ °ÇÑ ¼±Çü ȸ±Í
Robust regression
Quantile regression
8-2. ºñ¼±Çü ȸ±Í
´ÙÇ× È¸±Í
½ºÇöóÀΠȸ±Í
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
9Àå Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò
9-1. ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«¿Í ¾Ó»óºí
9-1-1. ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«
9-1-2. ¾Ó»óºí
¹è±ë
ºÎ½ºÆÃ
·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®¿Í Extra-trees
½ºÅÂÅ·
9-2. KNN
9-3. SVM
9-4. ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù
º£ÀÌÁî Åë°è
³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù
9-5. Àΰø½Å°æ¸Á
´ÙÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
10Àå ºñÁöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò
10-1. Â÷¿ø Ãà¼Ò
ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®
¿äÀÎ ºÐ¼®
µ¶¸³¼ººÐ ºÐ¼®
À½¼ö ¹ÌÆ÷ÇÔ Çà·Ä ºÐÇØ
´ÙÂ÷¿ø ôµµ¹ý
¿øº» µ¥ÀÌÅÍ¿Í Â÷¿ø Ãà¼Ò µ¥ÀÌÅÍ·Î ÀûÇÕÇÑ ¸ðµ¨ ¼º´É ºñ±³
10-2. ±ºÁý ºÐ¼®
10-2-1. °èÃþÀû ±ºÁý ºÐ¼®
10-2-2. ºñ°èÃþÀû ±ºÁý ºÐ¼®
K-means clustering
DBSCAN
È¥ÇÕºÐÆ÷±ºÁý
SOM
10-3. ¿¬°ü±ÔÄ¢ÇнÀ
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
11Àå ¸ðµ¨ Æò°¡ ÁöÇ¥¿Í °Å¸® ÁöÇ¥
11-1. ȸ±Í¸ðµ¨ Æò°¡ ÁöÇ¥
11-2. ºÐ·ù¸ðµ¨ Æò°¡ ÁöÇ¥
11-3. ±ºÁý¸ðµ¨ Æò°¡ ÁöÇ¥
½ÇÁ¦ ±ºÁý°ªÀÌ ¾ø´Â °æ¿ì
½ÇÁ¦ ±ºÁý°ªÀÌ ÀÖ´Â °æ¿ì
11-4. °Å¸® ÁöÇ¥
¿¬¼ÓÇü º¯¼öÀÇ °Å¸®µé
¹üÁÖÇü º¯¼öÀÇ °Å¸®µé
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
12Àå ½Ã°è¿ ºÐ¼®
12-1. ½Ã°è¿ Ž»öÀû ºÐ¼®
12-1-1. ÀϹÝÀû EDA
12-1-2. ½Ã°è¿¿¡ Æ¯ÈµÈ EDA
Á¤»ó¼º È®ÀÎ
ÀÚ±â»ó°ü È®ÀÎ
½Ã°è¿ ºÐÇØ
12-2. ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ ´Ù·ç±â
½Ã°è¿ ºóµµ º¯°æ (¾÷»ùÇøµ, ´Ù¿î»ùÇøµ)
°áÃøÄ¡ ó¸®
Â÷ºÐ°ú º¯È¯
12-3. ½Ã°è¿ ¸ðµ¨¸µ ¹× Æò°¡
¹Ú½º-Á¨Å²½º ¹æ¹ý°ú ARIMA
ÀÚµ¿ Â÷¼ö ¼±Åà ¹æ¹ý°ú ARIMA
-¿¬½À¹®Á¦¿Í Ç®ÀÌ
-
-
-
Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù. |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ù À̳», ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´É |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
(´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü)
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì |
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù.
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯ |
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ |
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç, ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
|
|
¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°> |
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù. |
»óÇ°Àº ¼¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
|
»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù. |
~
»óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
|
|
<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°> |
~
»óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù. ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
|
|
|
¹è¼Ûºñ ¾È³» |
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óÇ°À» ±¸¸Å½Ã : ¾÷üº°·Î »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë
* ¼¼Æ®»óÇ°ÀÇ °æ¿ì ºÎºÐÃë¼Ò ½Ã Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
* ºÏÄ«Æ®¿¡¼ ¹è¼Ûºñ¾ø¾Ö±â ¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϼż, µ¿ÀϾ÷ü»óÇ°À» Á¶±Ý ´õ ±¸¸ÅÇϽøé, ¹è¼Ûºñ¸¦ Àý¾àÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
|
Çؿܹè¼Û ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼¿¡¼´Â ±¹³»¿¡¼ ÁÖ¹®ÇϽðųª ÇØ¿Ü¿¡¼ ÁÖ¹®ÇÏ¿© ÇØ¿Ü·Î ¹è¼ÛÀ» ¿øÇÏ½Ç °æ¿ì DHL°ú Ư¾àÀ¸·Î Ã¥Á¤µÈ ¿ä±ÝÇ¥¿¡
ÀÇÇØ °³ÀÎÀÌ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °æ¿ìº¸´Ù ¹è¼Û¿ä±ÝÀ» Å©°Ô ³·Ã߸ç DHL(www.dhl.co.kr)·Î Çؿܹè¼Û ¼ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä!!! |
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄϾ÷üÀÇ ¹è¼ÛÁö¿¬½Ã ÁÖ¹®ÀÌ ÀÚµ¿À¸·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
À¯ÅëÀÇ Æ¯¼º»ó Ãâ°í±â°£Àº ¿¹Á¤º¸´Ù ¾Õ´ç°ÜÁö°Å³ª ´ÊÃçÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù. |
|
|
|
|