예측방법론 2강 — 시계열 데이터 분석 기초 정리 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 시계열 데이터의 개념과 처리 방법을 초보자분들도 이해하기 쉽게 정리해보겠습니다.특히 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석하고 예측하는 데 필수적인 개념과 기법들을 정리했으니, 데이터마이닝, 통계분석, 경제예측을 공부하시는 분들께 추천드립니다. 1. 시계열 데이터란? 시간의 흐름에 따라 수집된 연속적인 데이터를 의미합니다. 예 국내총생산(GDP), 주가,…
예측방법론 1강 — 예측의 개념과 방법 쉽게 정리 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 예측방법론 1강 강의 내용을 초보자분들도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다.미래를 어떻게 예측하고, 어떤 방법으로 분석하는지 데이터마이닝, 경영전략, 경제전망에서 아주 중요한 기본 개념을 이번 글에서 깔끔하게 정리해볼게요. 1. 예측의 개념과 필요성 예측이란? 미래에 발생할 사건이나 현상을 추정하는 것입니다.불확실성을 줄이고, 합리적인…
데이터마이닝 15강 — 연관성 분석 R 코드 정리 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 연관성 분석 R 함수와 시각화 함수를 정리해보겠습니다.데이터마이닝에서 장바구니 분석(Market Basket Analysis)을 수행할 때 많이 사용하는 R 함수들과 그 활용법, 예제를 쉽게 정리해드릴게요. 1. 연관성 분석 관련 R 함수 str() 함수 R 객체의 내부 구조를 출력 1 str(x) cs x…
데이터마이닝 14강 — 연관성 분석 쉽게 정리 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 연관성 분석(Association Analysis) 내용을 초보자분도 이해할 수 있도록 풀어 정리해보겠습니다.특히 장바구니 분석(Market Basket Analysis)에서 많이 활용되는 분석기법으로, 품목 간의 구매 패턴을 찾고 마케팅 전략을 세울 때 아주 유용합니다. 1. 연관성 분석이란? 연관성 분석이란 하나의 사건 또는 품목이 발생했을 때, 다른…
데이터마이닝 13강 — 군집분석 R 함수 총정리 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 데이터마이닝 13강: 군집분석 R 함수와 사용 예제를 초보자분들도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다.군집분석을 R로 수행할 때 꼭 알아야 하는 함수들과 그 사용법을 자세히 설명드릴게요. 1. 군집분석 관련 R 함수 dist() 함수 행 사이의 거리(비유사성)를 계산하는 함수입니다. 함수 구조 1 dist(x, method = “euclidean”)…
데이터마이닝 12강 — 군집분석 기초부터 완벽 정리 안녕하세요! 오늘은 데이터마이닝 12강: 군집분석 내용을 초보자분들도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다. 군집분석(Cluster Analysis)은 데이터마이닝의 대표적인 비지도학습(Unsupervised Learning) 기법입니다. 사전 정보 없이 관측값이나 데이터를 서로 비슷한 성격끼리 묶는 기법으로, 타겟 마케팅이나 고객 세분화 등에 많이 활용됩니다. 1. 군집분석이란? 군집분석은 데이터 간의 유사성을 기준으로…
데이터마이닝 11강 — R로 모형 성능 평가하는 법 쉽게 정리 안녕하세요! 오늘은 데이터마이닝 모형 비교 평가 내용을 정리해보겠습니다. 데이터 분석과 머신러닝을 할 때 모형의 예측 성능을 정확하게 평가하는 방법을 배우는 건 아주 중요합니다. 이번 강의에서는 R에서 사용하는 주요 함수와 실제 예제를 통해 데이터 분할과 예측력 측정 방법을 다룹니다. 초보자분들도 걱정 마세요!…
데이터마이닝 모형 비교 평가 — 기초부터 쉽게 정리하기 안녕하세요. 오늘은 모형 비교 평가 내용을 기초부터 꼼꼼하게 정리해보겠습니다. 데이터 분석이나 인공지능을 공부하신다면, 모델의 성능을 객관적으로 평가하는 방법을 아는 것이 무척 중요합니다. 이 글에서는 초보자분들도 이해할 수 있도록 모형 평가의 개념, 지표, 데이터 분할 방법까지 자세히 설명해드릴게요. 1. 평가 모형이란? 데이터마이닝에서는 다양한…
데이터마이닝 09강 | 신경망모형 R 함수 정리 및 사용법 이번 강의에서는 신경망모형을 R로 분석할 때 사용하는 주요 함수를 정리합니다.특히 neuralnet 패키지를 활용하여 신경망모형을 작성하고, 결과 확인 및 예측하는 방법을 설명합니다. neuralnet 함수 구조 신경망모형을 작성할 때 사용하는 함수입니다. 1 2 3 neuralnet(formula, data, hidden=c(a,b), threshold=0.01, stepmax=1e+05, rep=1, startweights=NULL, act.fct=”logistic”, linear.output=TRUE, constant.weights=NULL) cs formula : 목표변수와 입력변수 관계예)…
데이터마이닝 08강 | 신경망모형 개념, 원리, 학습방법, 딥러닝까지 총정리 이번 강의에서는 데이터마이닝의 주요 기법 중 하나인 신경망모형(Neural Network Model)에 대해 정리합니다.특히 신경망의 등장배경, 구조, 학습법, 장단점, 딥러닝 개념까지 자세히 알아보겠습니다. 신경망모형이란? 인간의 뇌에서 뉴런이 연결되어 정보를 처리하는 구조를 수학적으로 모형화 각 뉴런(노드)이 서로 연결돼 병렬적, 분산형 정보처리 일부 오류에도 견디는…
데이터마이닝 07강 | 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 R 함수 총정리 이번 강의에서는 앙상블 모형 분석을 위한 R 함수 사용법을 정리합니다.특히 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 각각의 R 함수와 옵션을 상세하게 설명합니다. 배깅과 부스팅 R 함수 bagging() 함수 배깅 앙상블을 생성하는 함수 1 bagging(formula, data, mfinal=100, control) cs formula : 분석공식 data : 훈련 데이터 mfinal :…
데이터마이닝 06강 | 앙상블 모형 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트) 개념 완전 정리 이번 시간에는 머신러닝 모델의 예측력을 높이는 방법으로 많이 활용되는 앙상블(Ensemble) 모형을 정리해보겠습니다.앙상블 기법은 여러 개의 모형을 결합하여 하나의 최종 예측값을 도출하는 방법으로, 데이터 분석 실무에서 가장 많이 쓰입니다. 앙상블 모형이란? 앙상블 모형은 여러 개의 서로 다른 분류기나 예측모형을 생성해그…
데이터마이닝 05강 | R로 의사결정나무 분석하는 법 (rpart, plot, prune, predict 함수 정리) 이번 시간에는 R을 활용해 의사결정나무를 분석하는 함수와 그 사용법을 정리해보겠습니다.특히 rpart 패키지로 나무모형을 생성하고, 예측하고, 시각화하는 법까지 자세히 알아보겠습니다. R의사결정나무 주요 함수 정리 rpart() 함수 — 나무모형 생성 1 rpart(formula, data, method, control, …) cs formula : Y ~ X1 +…
데이터마이닝 04강 | 의사결정나무 개념부터 분할방법까지 완전정리 이번 시간에는 데이터마이닝의 대표적인 분석기법인 의사결정나무(Decision Tree)에 대해 정리합니다.이 기법은 복잡한 데이터 속에서 간결한 의사결정 규칙을 도출해 분류 또는 예측 문제를 해결하는 방법입니다. 의사결정나무란? 데이터를 나무(tree) 형태로 분할해가며 분석하는 기법으로, 결과변수가 범주형 → 분류나무(Classification Tree) 결과변수가 수치형 → 회귀나무(Regression Tree) 로 나눌 수…
데이터마이닝 03강 | 회귀모형 R 함수와 실습 완전 정리 이번 시간에는 데이터마이닝 분석을 R로 수행할 때 꼭 알아야 할 주요 함수를 정리합니다.선형회귀, 로지스틱회귀, 모형 선택, 예측까지 실전에서 바로 활용 가능한 R 함수 문법과 옵션을 자세히 알려드리겠습니다. R에서 회귀모형 함수 정리 선형회귀모형 함수 lm() 데이터에서 선형회귀모형을 적합할 때 사용하는 함수입니다. 1…