Allen's 데이터 맛집

데이터 과학의 발전과 함께, 비정형 데이터 분석은 기업과 연구자들에게 새로운 인사이트들을 제공하고 있습니다. 이 글에서는 비정형 데이터 분석의 중요성, 다양한 분석 기법, 그리고 실제 적용 사례에 대해 알아보겠습니다. 비정형 데이터란? 비정형 데이터는 전통적인 데이터베이스 시스템에서 쉽게 저장, 검색, 분석할 수 없는 모든 형태의 데이터를 말합니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오와 같은 형태가 여기에 속합니다. 이러한 데이터는 구조화되지 않아 처리가 복잡하지만, 귀중한 정보와 통찰력을 포함하고 있습니다. 비정형 데이터 분석의 중요성 비정형 데이터는 인터넷, 소셜 미디어, 사물 인터넷(IoT) 기기 등에서 대량으로 생성됩니다. 이 데이터를 효과적으로 분석하면 고객의 행동, 시장 동향, 공공 안전, 건강..

통계학에서 베이즈 정리는 매우 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 베이즈 정리의 기본 개념, 중요성, 그리고 실제 적용 사례를 통해 이 강력한 이론을 알아보겠습니다. 베이즈 정리란? 베이즈 정리는 조건부 확률을 계산하는 공식으로, 어떤 사건의 발생 확률이 다른 사건의 발생에 따라 어떻게 변화하는지를 나타냅니다. 이는 18세기 영국의 수학자 토마스 베이즈의 이름을 따서 명명되었습니다. 중요성 베이즈 정리는 불확실성 하에서 의사결정을 하는 데 있어 중요한 도구입니다. 특히, 새로운 정보가 주어졌을 때 이전에 믿었던 것을 어떻게 업데이트할지를 알려줍니다. 이는 예측, 분류, 의사결정 문제 등 다양한 분야에서 응용됩니다. 실제 적용 사례 - 스팸 필터링: 이메일이 스팸일 확률을 계산하여, 스팸과 정상 이메일을 ..

시계열 데이터 분석과 예측에서 지수 평활법(Exponential Smoothing)은 중요한 방법론 중 하나입니다. 복잡한 시계열 패턴을 효과적으로 모델링하고 예측하는 데 있어 지수 평활법은 간단하면서도 강력한 도구입니다. 지수 평활법이란? 지수 평활법은 과거 관측치에 가중치를 지수적으로 감소시켜 평균을 산출하는 방법입니다. 이 방법은 최근 데이터에 더 큰 가중치를 부여하므로, 시계열 데이터의 최신 트렌드와 패턴을 반영하는 데 유리합니다. 단순 지수 평활(Simple Exponential Smoothing) - 적용 상황: 추세나 계절성이 없는 시계열 데이터에 적합합니다. - 장단점: 모델이 매우 단순하여 계산이 쉽지만, 추세나 계절성이 있는 데이터를 예측하는 데는 한계가 있습니다. 홀트(Holt)의 선..

비정상 시계열 데이터는 많은 분석 모델에서 문제를 일으킬 수 있으며, 이를 정상 시계열로 변환하는 과정은 시계열 분석에서 필수적인 단계입니다. 이 글에서는 비정상 시계열을 정상 시계열로 전환하는 다양한 방법과 그 장단점, 그리고 적절한 사용처에 대해 설명하겠습니다. 차분(Differencing) - 설명: 차분은 연속된 관측치 간의 차이를 계산하는 과정입니다. 이 방법은 시계열 데이터의 트렌드나 계절성을 제거하는 데 유용합니다. - 장점: 구현이 간단하고, 계절성이나 트렌드로 인한 비정상성을 효과적으로 제거할 수 있습니다. - 단점: 데이터의 변동성이 큰 경우, 차분만으로는 충분한 정상성을 확보하기 어려울 수 있습니다. - 적용 사례: 주식 가격이나 경제 지표 같은 금융 시계열 데이터에서 트렌드를 제거하..