서론 빅데이터와 통계학은 항상 연결되어 있는 것으로 보인다. 빅데이터의 가치는 통계학의 방법론들을 사용하여 추론하는데에 있으며, […]
데이터 분석으로 분석하는 유행 예측과 추세 분석
시작 데이터 분석은 최근 많은 분야에서 활용되고 있는 기술 중 하나입니다. 특히, 데이터 분석은 유행 […]
데이터 과학에서의 주요 이슈와 대응 전략
시작하며 데이터 과학은 빠르게 발전하고 있는 기술 분야로, 데이터 분석과 머신러닝 방법론 등의 연구를 통해 […]
머신러닝에서 자주 사용되는 알고리즘, 의사결정 트리와 랜덤 포레스트
개요 머신러닝은 데이터 분석과 인공지능의 분야로 발전하고 있는 기술이다. 이를 위해 여러 종류의 알고리즘이 사용되고 […]
통계에서 자주 사용되는 검정 방법, T-test와 ANOVA
시작하며 통계학에서 두 가지 중요한 검정 방법인 T-test와 ANOVA는 데이터를 분석하고 그 결과를 비교할 때 […]
딥러닝을 이용한 이미지 분석 기술 소개
시작 딥러닝을 이용한 이미지 분석 기술은 이미지를 분석하고 인식하기 위해 사용하는 방법입니다. 딥러닝을 사용하면 이미지가 […]
데이터 정제 방법 중 하나, 이상치 처리에 대해 알아보기
소개 이상치 처리는 데이터 정제 작업 중 하나로, 무상관 데이터를 사용하여 분석하기 위해 데이터 속 […]
기계학습으로 구현하는 정확한 수치 예측 방법
소개 기계학습은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 스스로 학습하고, 패턴을 파악하여 문제를 해결하는 기술이다. 이러한 […]
빅데이터 분석으로 살펴보는 환경 문제와 대응 전략
시작 빅데이터는 환경 문제를 해결하기 위해 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 빅데이터 분석을 통해 생기는 […]
통계학적 기법을 활용한 리스크 관리 전략
시작 리스크 관리는 자산가치 감소를 방지하기 위해 중요한 일입니다. 그러나 리스크를 제대로 관리하는 것은 매우 […]