|
|
|
ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÇÏ´Â ¸¶ÄÉÆà ¿¬±¸¿Í ºÐ¼® : µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®ºÎÅÍ ½Ã°¢È±îÁö
|
|
|
µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ½Ã¸®Áî(¿¡ÀÌÄÜ)1
¤Ó Á¦À̽¼ ½´¹Ù¸£Ã÷, Å©¶ó½º·¦
¤Ó
¿¡ÀÌÄÜÃâÆÇ
¤Ó
Python for Marketing Research and Analytics
|
|
|
|
- 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.
-
-
-
ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î Åë°èÀû ±â¹ý¿¡ ±â¹ÝÇØ ¸¶ÄÉÆà µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. ±×·¯³ª ÆÄÀ̽ã°ú Åë°è¸¦ ¸ô¶óµµ Ã¥À» Àд µ¥ ¹®Á¦´Â ¾ø´Ù. 1, 2Àå¿¡ °ÉÃÄ ÆÄÀ̽ãÀÌ ¿Ö ÁÁÀº ¾ð¾îÀÎÁö ÆÄÀ̽ãÀÇ ±âº» ±¸¹®Àº ¾î¶»°Ô µÅ ÀÖ´ÂÁö¿¡ ´ëÇØ Ä£ÀýÇÏ°Ô ¼³¸íÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, À̸¦ ÅëÇØ ÆÄÀ̽ãÀÌ Ã³À½ÀÎ µ¶Àڵ鵵 Ã¥À» Àбâ À§ÇÑ ±âº» Áö½ÄÀ» ¾òÀ» ¼ö ÀÖ°Ô µÈ´Ù. À̾îÁö´Â Àå¿¡¼´Â µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç±â À§ÇØ ¹ü¿ëÀûÀ¸·Î »ç¿ëµÇ´Â ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®ÀÎ PandasÀÇ µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓÀ» »ç¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇØ ÁØ´Ù.
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡¼ °¡Àå Áß¿äÇÑ ÀýÂ÷ÀÌÀÚ, °¡Àå ±âÃÊÀûÀÎ ÀýÂ÷´Â ´Ü¿¬ÄÚ ½Ã°¢ÈÀÌ´Ù. Ã¥Àº ÆÄÀ̽㿡 ³»ÀåµÈ ´Ù¾çÇÑ ½Ã°¢È ¶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇØ µ¥ÀÌÅ͸¦ µµ½ÄÈÇÏ´Â ¿©·¯ ±â¹ýÀ» ¼³¸íÇØ ÁØ´Ù. À̸¦ ÅëÇØ ¸¶ÄÉÆÃÀÌ ¾Æ´Ï´õ¶óµµ µ¥ÀÌÅÍÀÇ ±âº» ½Ã°¢È ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇØ Àß ¾Ë ¼ö ÀÖ°Ô µÉ °ÍÀÌ´Ù. Åë°èÀû °ËÁ¤ ¹æ¹ý°ú ¿©·¯ ¼±Çü ¸ðµ¨À» ¼³¸íÇÏÁö¸¸ º°µµÀÇ Åë°èÀû Áö½ÄÀÌ ¿ä±¸µÇÁö´Â ¾Ê´Â´Ù´Â Á¡ÀÌ ÀÌ Ã¥ÀÇ Å« ÀåÁ¡ Áß Çϳª´Ù. ¼±Çü ¸ðµ¨ Áß ´Ùº¯ÀÎ ¼±Çüȸ±Íµµ »ìÆ캸¸ç °èÃþÀû ¸ðµ¨±îÁö Ä£ÀýÈ÷ ¼³¸íÇÏ°í, µ¥ÀÌÅÍ ÈĹݺδ Â÷¿øÃà¼Ò¿¡ ¿¬°èµÅ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ´Ü¼øÈ ¹× Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ» ÁýÁßÀûÀ¸·Î »ìÆ캻´Ù.
-
-
¢Â ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ë»ó µ¶ÀÚ ¢Â
ÆÄÀ̽ãÀ» ¹è¿ì°í ½Í¾î ÇÏ´Â ¸¶ÄÉÆà ¿¬±¸¿ø ºÐ¼®°¡³ª ÆÄÀ̽ãÀ» »ç¿ëÇØ ¼±ÅÃÇÑ ¸¶ÄÉÆà ÁÖÁ¦¸¦ °ËÅäÇÏ·Á´Â ´Ù¸¥ ºÐ¾ßÀÇ ÇлýÀ̳ª ¿¬±¸¿øÀÌ Àб⿡ ÀûÇÕÇÑ Ã¥ÀÌ´Ù.
¢Â ÀÌ Ã¥ÀÇ ±¸¼º ¢Â
¼øÂ÷ÀûÀ¸·Î 7°³ Àå¿¡ °ÉÃÄ °³³äÀ» Á¡ÁøÀûÀ¸·Î °¡¸£Ä¡°í, ÀÛ¾÷ÇÏ¸é¼ ¿¹Á¦¸¦ Á÷Á¢ ½Ç½ÀÇغ»´Ù. 1ºÎ¿¡¼ ÆÄÀ̽㠾ð¾îÀÇ ±âÃÊ¿¡ ´ëÇØ ¾à°£ÀÇ ½Ã°£À» º¸³½ ´ÙÀ½, 2ºÎ¿¡¼´Â ½ÇÁ¦ ¸¶ÄÉÆà ºÐ¼® ¹®Á¦¿¡ Àû¿ëÇÑ´Ù. 3ºÎ¿¡¼´Â ¸î °¡Áö °í±Þ ¸¶ÄÉÆà ÁÖÁ¦¸¦ »ìÆ캻´Ù. Àüü Àå¿¡¼ ÆÄÀ̽ãÀÇ À§·ÂÀ» º¸¿©ÁÖ°í ÀÖ´Ù.
¢Â ¿Å±äÀÌÀÇ ¸» ¢Â
ÆÄÀ̽ãÀ» »ç¿ëÇØ ¸¶ÄÉÆà ºÐ¼®À» ¼öÇàÇÏ´Â °¢Á¾ ¹æ¹ý·ÐÀ» ¼³¸íÇÑ Ã¥ÀÌ´Ù. Åë°èÀûÀÎ À¯ÀǼº¿¡ ±â¹ÝÇØ ´Ù¾çÇÑ ¸¶ÄÉÆà »ç·Ê¸¦ ¼³¸íÇϴµ¥, ¸¶ÄÉÆà »ç·Ê ºÐ¼®À» À§ÇØ ÆÄÀ̽ãÀÇ ¹®¹ý°ú ÇÔ²² Åë°èÀû ºÐ¼® ¶ÇÇÑ µ¿½Ã¿¡ ¹è¿ï ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î Àϼ®»ïÁ¶ÀÇ È¿°ú¸¦ º¼ ¼ö ÀÖ´Ù. ƯÈ÷ ´Ù¾çÇÑ ±×·¡ÇÈ ±â¹ýÀ» ÅëÇØ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ÀÖ¾î °¡Àå Áß¿äÇÑ ½Ã°¢È ±â¹ýÀ» ÀÍÈú ¼ö ÀÖ´Ù.
´Ù¾çÇÑ Åë°è ¼öÇÐÀÌ µ¿¿øµÇÁö¸¸, º¹ÀâÇÑ ¼ö½ÄÀ» Àü°³ÇÏ´Â °ÍÀº ÃÖ´ëÇÑ ÀÚÁ¦ÇßÀ¸¸ç ´ëºÎºÐÀÇ °³³äÀ» ¾î·Á¿î ¼öÇÐÀ» ÀÌÇØÇÏÁö ¾Ê°íµµ ½ÀµæÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¹è·ÁÇÑ ºÎºÐ ¶ÇÇÑ µ¸º¸ÀδÙ. ¸¶ÄÉÆÿ¡ Á¾»çÇÏ°í ÀÖ´Â »ç¶÷À̰ųª, ȤÀº ¸¶ÄÉÆà ºÐ¾ß°¡ ¾Æ´Ï´õ¶óµµ ±âÃÊ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Åë°èÀû ºÐ¼® ±â¹ýÀ» ÆÄÀ̽ãÀ» ÅëÇØ ¹è¿ì°íÀÚ ÇÑ´Ù¸é ÀÌ Ã¥Àº ÁÁÀº ¼±ÅÃÀÌ µÉ °ÍÀÌ´Ù.
ÆÄÀ̽ãÀ» ÀüÇô ¸ð¸£´Â »ç¶÷µéÀ» À§ÇØ ÇÑ Àå¿¡ °ÉÃÄ ÆÄÀ̽ãÀÇ ÁÖ¿ä ±âº» ¹®¹ý°ú µ¥ÀÌÅÍ À¯ÇüÀ» Àϸñ¿ä¿¬ÇÏ°Ô Á¤¸®Çß´Ù. µû¶ó¼ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ °ü½ÉÀÌ ÀÖ´Â »ç¶÷Àº ¹°·Ð óÀ½À¸·Î ÆÄÀ̽ãÀ» ¹è¿ì°íÀÚ ÇÏ´Â »ç¶÷µé¿¡°Ôµµ ÁÁÀº Áöħ¼°¡ µÉ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù.
-
-
1ºÎ. ÆÄÀ̽㠱âÃÊ
1Àå. ÆÄÀ̽㠽ÃÀÛ
1.1 ÆÄÀ̽ãÀ̶õ?
1.2 ¿Ö ÆÄÀ̽ãÀΰ¡?
1.2.1 ÆÄÀ̽㠴ë R, ÁÙ¸®¾Æ ¹× ±âŸ ¾ð¾î
1.3 ÆÄÀ̽ãÀÌ ¾Æ´Ñ ÀÌÀ¯
1.4 ÆÄÀ̽ãÀ» »ç¿ëÇÏ´Â °æ¿ì
1.5 ÀÌ Ã¥ÀÇ »ç¿ë
1.5.1 ÅؽºÆ® Á¤º¸
1.5.2 µ¥ÀÌÅÍ Á¤º¸
1.5.3 ¿Â¶óÀÎ ÀÚ·á
1.5.4 Àß ¾ÈµÉ ¶§
1.6 ¿äÁ¡
2Àå. ÆÄÀ̽㠰³¿ä
2.1 ½ÃÀÛÇϱâ
2.1.1 ³ëÆ®ºÏ
2.1.2 ·ÎÄÿ¡ ÆÄÀ̽㠼³Ä¡
2.1.3 ·ÎÄÿ¡¼ ÆÄÀ̽㠽ÇÇà
2.2 ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â´É µÑ·¯º¸±â
2.3 ÆÄÀ̽㠸í·É ÀÛ¾÷ÀÇ ±âÃÊ
2.3.1 ÆÄÀ̽㠽ºÅ¸ÀÏ
2.4 ±âº» À¯Çü
2.4.1 °´Ã¼ ¹× À¯Çü
2.4.2 ºÎ¿ï
2.4.3 ¼ýÀÚ À¯Çü
2.4.4 ½ÃÄö½º À¯Çü
2.4.5 ÅؽºÆ® À¯Çü: ¹®ÀÚ¿
2.4.6 ÁýÇÕ À¯Çü
2.4.7 ¸ÅÇÎ Çü½Ä
2.4.8 ÇÔ¼ö, Ŭ·¡½º, ¸Þ¼µå
2.4.9 ¸ðµâ°ú ÆÐÅ°Áö
2.4.10 Á¦¾î È帧 ¹®
2.4.11 µµ¿ò¸»! ½¬¾î°¡±â
2.5 µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ÆÐÅ°Áö
2.5.1 NumPy
2.5.2 ¼öÇÐÀû °è»ê¿¡ ÆÄÀ̽㠻ç¿ë
2.5.3 pandas
2.5.4 °áÃø°ª
2.6 µ¥ÀÌÅÍ ·Îµå ¹× ÀúÀå
2.6.1 ÆÄÀ̽㠰´Ã¼ ÀúÀå: ÇÇŬ
2.6.2 µ¥ÀÌÅÍ °¡Á®¿À±â ¹× ³»º¸³»±â
2.6.3 ÄÚ·¦ »ç¿ë: µ¥ÀÌÅÍ °¡Á®¿À±â ¹× ³»º¸³»±â
2.7 Á¤¸®!
2.8 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â*
2.9 ¿äÁ¡
2ºÎ. µ¥ÀÌÅÍ ºÐ...¼®ÀÇ ±âÃÊ
3Àå. µ¥ÀÌÅÍ ¼³¸í
3.1 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
3.1.1 µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå: ±¸Á¶ ¼³Á¤
3.1.2 µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå: µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÀÎÆ® ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
3.2 º¯¼ö¸¦ ¿ä¾àÇÏ´Â ÇÔ¼ö
3.2.1 ¾ð¾î ¿ä¾à: groupby()
3.2.2 ÀÌ»ê º¯¼ö
3.2.3 ¿¬¼Ó º¯¼ö
3.3 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ ¿ä¾à
3.3.1 describe()
3.3.2 µ¥ÀÌÅÍ °Ë»ç¿¡ ´ëÇÑ ±ÇÀå Á¢±Ù¹ý
3.3.3 apply()
3.4 ´ÜÀÏ º¯¼ö ½Ã°¢È
3.4.1 È÷½ºÅä±×·¥
3.4.2 »óÀÚ ±×¸²
3.4.3 Á¤±Ô¼º È®ÀÎÀ» À§ÇÑ QQ µµ¸é
3.4.4 ´©Àû ºÐÆ÷
3.4.5 Áöµµ
3.5 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â*
3.6 ¿äÁ¡
4Àå. ¿¬¼Ó º¯¼ö °£ÀÇ °ü°è
4.1 ¼Ò¸Å µ¥ÀÌÅÍ
4.1.1 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
4.1.2 ¿Â¶óÀÎ ¹× ³»Á¡ ÆǸŠµ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
4.1.3 ¸¸Á·µµ Á¶»ç ÀÀ´ä ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
4.1.4 ¹«ÀÀ´ä µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
4.2 »êÁ¡µµ°¡ ÀÖ´Â º¯¼ö °£ÀÇ ¿¬°ü¼º Ž»ö
4.2.1 plot()À» »ç¿ëÇØ ±âº» »êÁ¡µµ ¸¸µé±â
4.2.2 »êÁ¡µµÀÇ Æ÷ÀÎÆ® »ö»ó
4.2.3 ·Î±× ½ºÄÉÀÏ·Î µµ½ÄÈ
4.3 ´ÜÀÏ ±×·¡ÇÈ °´Ã¼¿¡¼ µµ¸é °áÇÕ
4.4 »êÁ¡µµ Çà·Ä
4.4.1 scatter_matrix()
4.4.2 PairGrid()
4.5 »ó°ü °è¼ö
4.5.1 »ó°ü°ü°è °ËÁ¤
4.5.2 »ó°ü Çà·Ä
4.5.3 »ó°ü°ü°è¸¦ °è»êÇϱâ Àü¿¡ º¯¼ö º¯È¯
4.5.4 ÀϹÝÀûÀÎ ¸¶ÄÉÆà µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯
4.5.5 ¹Ú½º-ÄÛ½º º¯È¯
4.6 ¼³¹® ÀÀ´ä¿¡¼ ¿¬°ü¼º Ž»ö*
4.6.1 ÁöÅÍ: ¼¼ö µµ¸éÀ» ´õ À¯ÀÍÇÏ°Ô ¸¸µé±â
4.7 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â
4.8 ¿äÁ¡
5Àå. ±×·ì ºñ±³: Å×ÀÌºí ¹× ½Ã°¢È
5.1 ¼ÒºñÀÚ ¼¼±×¸ÕÆ® µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
5.1.1 ¼¼±×¸ÕÆ® µ¥ÀÌÅÍ Á¤ÀÇ
5.1.2 ÃÖÁ¾ ¼¼±×¸ÕÆ® µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º
5.2 ±×·ìº° ¼³¸í ã±â
5.2.1 ¾ç¹æÇâ ±×·ì¿¡ ´ëÇÑ ¼³¸í
5.2.2 ±×·ìº° ½Ã°¢È: ºóµµ¿Í ºñÀ²
5.2.3 ±×·ìº° ½Ã°¢È: ¿¬¼Ó µ¥ÀÌÅÍ
5.2.4 ÅëÇÕÇϱâ
5.3 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â*
5.4 ¿äÁ¡
6Àå. ±×·ì ºñ±³: Åë°è °ËÁ¤
6.1 ±×·ì ºñ±³¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ
6.2 ±×·ì ºóµµ °ËÁ¤: scipystats.chisquare()
6.3 °üÂûµÈ ºñÀ² °ËÁ¤: binom_test()
6.3.1 ½Å·Ú ±¸°£ Á¤º¸
6.3.2 binom_test()¿Í ÀÌÇ× ºÐÆ÷¿¡ ´ëÇÑ Ãß°¡ Á¤º¸
6.4 ±×·ì Æò±Õ °ËÁ¤: t-°ËÁ¤
6.5 ´ÙÁß ±×·ì Æò±Õ °ËÁ¤: ºÐ»ê ºÐ¼®(ANOVA)
6.5.1 ¼ö½Ä ±¸¹®¿¡ ´ëÇÑ °£·«ÇÑ ¼Ò°³
6.5.2 ºÐ»ê ºÐ¼®
6.5.3 ANOVA¿¡¼ ¸ðµ¨ ºñ±³
6.5.4 ±×·ì ½Å·Ú ±¸°£ ½Ã°¢È
6.6 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â*
6.7 ¿äÁ¡
7Àå. °á°úÀÇ µ¿ÀÎ ½Äº°: ¼±Çü ¸ðµ¨
7.1 ³îÀÌ°ø¿ø µ¥ÀÌÅÍ
7.1.1 ³îÀÌ°ø¿ø µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
7.2 ols()·Î ¼±Çü ¸ðµ¨ ÀûÇÕÈÇϱâ
7.2.1 ¿¹ºñ µ¥ÀÌÅÍ °Ë»ç
7.2.2 ¿ä¾à: À̺¯·® ¿¬°ü¼º
7.2.3 ´ÜÀÏ ¿¹ÃøÀÚ°¡ ÀÖ´Â ¼±Çü ¸ðµ¨
7.2.4 ols °´Ã¼
7.2.5 ¸ðµ¨ ÀûÇÕ È®ÀÎ
7.3 ´ÙÁß ¿¹ÃøÀÚ°¡ ÀÖ´Â ¼±Çü ¸ðµ¨ ÀûÇÕÈ
7.3.1 ¸ðµ¨ ºñ±³
7.3.2 ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇØ ¿¹ÃøÇϱâ
7.3.3 ¿¹ÃøÀÚ Ç¥ÁØÈ
7.4 ¿äÀÎÀ» ¿¹ÃøÀÚ·Î »ç¿ë
7.5 »óÈ£ ÀÛ¿ë Ç×
7.5.1 ¾ð¾î ¿ä¾à: °í±Þ ¼ö½Ä ±¸¹®
7.5.2 ÁÖÀÇ! °úÀûÇÕ
7.5.3 ¼±Çü ¸ðµ¨ ÀûÇÕȸ¦ À§ÇÑ ±ÇÀå ÀýÂ÷
7.6 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â*
7.7 ¿äÁ¡
8Àå. Ãß°¡ ¼±Çü ¸ðµ¨¸µ ÁÖÁ¦
8.1 °íµµ·Î »ó°üµÈ º¯¼ö ó¸®
8.1.1 ¿Â¶óÀÎ ÁöÃâÀÇ Ãʱ⠼±Çü ¸ðµ¨
8.1.2 °ø¼±¼º ¼öÁ¤
8.2 ÀÌÁø °á°ú¿¡ ´ëÇÑ ¼±Çü ¸ðµ¨: ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í
8.2.1 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í ¸ðµ¨ÀÇ ±âÃÊ
8.2.2 ½ÃÁð ÆнºÀÇ ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í µ¥ÀÌÅÍ
8.2.3 ÆǸŠǥ µ¥ÀÌÅÍ
8.2.4 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í ¸ðµ¨ ÀûÇÕÈ
8.2.5 ¸ðµ¨ Àç°í
8.2.6 Ãß°¡ ³íÀÇ
8.3 °èÃþÀû ¸ðµ¨ ¼Ò°³
8.3.1 ÀϺΠHLM °³³ä
8.3.2 ³îÀÌ°ø¿ø¿¡ ´ëÇÑ µî±Þ ±â¹Ý °øµ¿ ºÐ¼®
8.3.3 ÆòÁ¡ ±â¹Ý °áÇÕ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
8.3.4 Ãʱ⠼±Çü ¸ðµ¨
8.3.5 mixedlmÀ» »ç¿ëÇÑ °èÃþÀû ¼±Çü ¸ðµ¨
8.3.6 ¿ÏÀüÇÑ °èÃþÀû ¼±Çü ¸ðµ¨
8.3.7 HLM Çؼ®
8.3.8 HLM¿¡ ´ëÇÑ °á·Ð
8.4 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â
8.5 ¿äÁ¡
3ºÎ. °í±Þ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
9Àå. µ¥ÀÌÅÍ º¹Àâµµ ÁÙÀ̱â
9.1 ¼ÒºñÀÚ ºê·£µå Æò°¡ µ¥ÀÌÅÍ
9.1.1 µ¥ÀÌÅÍ Å©±â Á¶Á¤
9.1.2 ¼Ó¼º °£ÀÇ »ó°ü°ü°è
9.1.3 ºê·£µåº° Á¾ÇÕ Æò±Õ µî±Þ
9.2 ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®°ú Áö°¢µµ
9.2.1 PCA ¿¹
9.2.2 PCA ½Ã°¢È
9.2.3 ºê·£µå Æò°¡¸¦ À§ÇÑ PCA
9.2.4 ºê·£µåÀÇ Áö°¢µµ
9.2.5 Áö°¢µµ¿¡ ´ëÇÑ ÁÖÀÇ
9.3 Ž»öÀû ¿äÀÎ ºÐ¼®
9.3.1 ±âº» EFA °³³ä
9.3.2 EFA ¼Ö·ç¼Ç ã±â
9.3.3 EFA ·ÎÅ×À̼Ç
9.3.4 ºê·£µå¿¡ ¿äÀÎ Á¡¼ö »ç¿ë
9.4 ´ÙÂ÷¿ø ôµµ¹ý
9.4.1 ºñ°è·® MDS
9.4.2 ÀúÂ÷¿ø ÀÓº£µùÀ» »ç¿ëÇÑ ½Ã°¢È
9.5 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â
9.6 ¿äÁ¡
10Àå. ¼¼±×¸àÅ×À̼Ç: ºÎºÐ ¸ðÁý´Ü Ž»öÀ» À§ÇÑ ºñÁöµµ Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¹æ¹ý
10.1 ¼¼±×¸àÅ×ÀÌ¼Ç Ã¶ÇÐ
10.1.1 ¼¼±×¸àÅ×À̼ÇÀÇ ¾î·Á¿ò
10.1.2 Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ¸·Î¼ÀÇ ¼¼±×¸àÅ×À̼ǰú ºÐ·ù
10.2 ¼¼±×¸àÅ×ÀÌ¼Ç µ¥ÀÌÅÍ
10.3 Ŭ·¯½ºÅ͸µ
10.3.1 Ŭ·¯½ºÅ͸µ ´Ü°è
10.3.2 °èÃþÀû Ŭ·¯½ºÅ͸µ
10.3.3 °èÃþÀû Ŭ·¯½ºÅ͸µ °è¼Ó: fclusterÀÇ ±×·ì
10.3.4 Æò±Õ ±â¹Ý Ŭ·¯½ºÅ͸µ: k_means()
10.3.5 ¸ðµ¨ ±â¹Ý Ŭ·¯½ºÅ͸µ: GaussianMixture()
10.3.6 Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¿ä¾à
10.4 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â
10.5 ¿äÁ¡
11Àå. ºÐ·ù: ¾Ë·ÁÁø ¹üÁÖ¿¡ °üÃøÄ¡ ÇÒ´ç
11.1 ºÐ·ù
11.1.1 ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù: GaussianNB()
11.1.2 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ºÐ·ù: RandomForestClassifier()
11.1.3 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® º¯¼ö Áß¿äµµ
11.2 ¿¹Ãø: ÀáÀç °í°´ ½Äº°
11.3 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â
11.4 ¿äÁ¡
12Àå. °á·Ð
-
-
-
|
Á¦À̽¼ ½´¹Ù¸£Ã÷ [Àú]
|
|
-
±¸±ÛÀÇ Á¤·® ¿¬±¸¿øÀ¸·Î, ±× Àü¿¡´Â ½Ã½ºÅÛ ½Å°æ »ý¹°ÇÐÀÚ¿´´Ù. ±×ÀÇ ¿¬±¸ ºÐ¾ß´Â Áö°¢, ÁÖÀÇ, µ¿±â ºÎ¿©, Çൿ ÆÐÅÏ Çü¼º°ú ±¸±Û¿¡¼ ´ë±Ô¸ð·Î ¿¬±¸ÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÀÌ´Ù. ±¸±Û¿¡ ÀÔ»çÇϱâ Àü¿¡´Â ½Å»ý ±â¾÷¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ·Î ±Ù¹«ÇÏ¸é¼ ÆÄÀ̽㠽ºÅÃÀ¸·Î ºÐ¼®À» ½ÇÇàÇÏ°í ÇÁ·Î´ö¼Ç ±â°è ÇнÀ ¸ðµ¨À» °³¹ßÇÏ°í ¹èÆ÷Çß´Ù.
-
|
Å©¶ó½º·¦ [Àú]
|
|
-
¸Ó½Å·¯´×À» ±â¹ÝÀ¸·Î ´Ù¾çÇÑ ¿¬±¸¸¦ ¼öÇàÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ƯÈ÷ ¸Ó½Å·¯´× ±â¹ÝÀÇ ±ÝÀ¶ºÐ¼®°ú ÇÉÅ×Å©¿¡ ÁßÁ¡À» µÎ°í ÀÖ´Ù. KAIST Àü»êÇаú °è»êÀÌ·Ð ¿¬±¸½Ç Ãâ½ÅÀÇ À̺´¿í ´ëÇ¥°¡ À̲ø°í ÀÖÀ¸¸ç, ±×ÀÇ Àú¼ ¡ººí·ÏüÀÎ Çؼ³¼¡»(¿¡ÀÌÄÜ, 2019)´Â ´ëÇѹα¹Çмú¿ø¿¡ ÀÇÇØ 2019³âµµ ±³À°ºÎ ¿ì¼öÇмúµµ¼·Î ¼±Á¤µÆ´Ù.
-
-
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. |
|
|
|
|