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[ADsP 정리] 3. 데이터 분석(3)
1. 통계 분석의 이해1. 통계 분석(1) 통계학 개론: 모집단/표본(sample), 표본 추출방법(4), 자료의 종류(4)(2) 기초 통계 분석: 기술 통계/추측통계, 회귀분석(3) 다변량 분석: 상관 분석(상관계수), 다차원 척도법(MDS), 주성분 분석(PCA)(4) 시계열 예측 2. 통계- 특정 집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약된 형태의 표현- 통계 자료의 획득 방법: 총조사(census), 표본조사(sampling)  3. 모집단과 표본4. 표본 추출 방법(4가지, 확률표본 추출)① 단순랜덤추출법(simple random sampling)- N개의 원소로 구성된 모집단에서 n개의 표본을 추출할 때 각 원소에 1, 2, 3, ..., N까지의 번호를 부여, n개의 ..
2024.05.17
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[ADsP 정리] 3. 데이터 분석(2)
1. 데이터 변경 및 요약1. 데이터 마트- 데이터웨어하우스와 사용자 사이의 중간층에 위치- 데이터의 한 부분으로서 특정 사용자가 관심을 갖는 하나의 부서 중심의 데이터웨어하우스라고 할 수 있다.- reshape 패키지, sqldf 패키지, plyr 패키지, data.table 패키지 활용하여 데이터 마트 구성할 수 있다.참고) KDD 분석방법론참고) R에서 패키지 사용법  1) install.packages(“패키지명”)    – 패키지 다운로드 및 로컬 장소에 압축 풀기  2) library(패키지명)    – 메모리(주기억장치)로 패키지 로딩하기2. reshape 패키지- 2개의 핵심적인 함수로 구성 : melt(), cast() melt()  녹이는 함수 쉬운 casting을 위해 데이터를 적당한..
2024.05.14
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[ADsP 정리] 3. 데이터 분석(1)
1. R 소개1. R의 특징- 오픈소스 프로그램으로 통계, 데이터 마이닝과 그래프를 위한 언어- 다양한 최신 통계 분석 및 마이닝 기능을 R 플랫폼에서 제공- 뛰어난 그래픽 처리, 데이터 처리 및 계산 능력, 다양한 패키지 제공- 주기억장치를 이용하여 처리 속도가 빠름 - 모든 운영체제에서 사용 가능(윈도우, 맥, 리눅스)- 객체지향언어이면서 함수형 언어 2. R 기초1. R의 데이터 구조 ① 벡터(vector)- 하나의 스칼라 값, 혹은 하나 이상의 스칼라 원소들을 갖는 단순한 형태의 집합- 모든 원소가 같은 자료형(모드)여야 함② 행렬(matrix)- 행과 열을 갖는 m×n 형태의 직사각형의 데이터를 나열한 데이터 구조 matrix 명령어 사용하여 행렬 생성③ 배열(array)- 데이터의 형태가 3차..
2024.05.13
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[ADsP 정리] 2. 데이터 분석기획(2)
1. 분석 마스터 플랜 수립 프레임워크1. 분석 마스터 플랜 수립 프레임워크- 분석 과제를 대상으로 다양한 기준을 고려해 적용 우선순위를 설정하고, 데이터 분석 구현을 위한 로드맵을 수립한다.- 적용 범위 및 방식에 대한 고려 요소(3가지)  1) 업무 내재화 적용 수준  2) 분석 데이터 적용 수준  3) 기술 적용 수준 2. ISP(Information Strategy Planning, 정보화전략기획)- 기업 및 공공기관에서 시스템 중장기 로드맵 정의하는 절차- 정보 기술 또는 정보시스템을 전략적으로 활용하기 위하여 조직 내・외부 환경을 분석하여 기회나 문제점을 도출하고 사용자의 요구사항을 분석하여 시스템 구축 우선순위를 결정하는 등 중장기 마스터 플랜을 수립하는 절차 3. 마스터 플랜 수행 과제 우..
2024.05.09
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[ADsP 정리] 2. 데이터분석 기획
1. 분석 기획 방향성 도출1. 분석 기획의 특징1) 분석 기획  - 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업2) 데이터 사이언티스트의 역량  - 수학/통계학적 지식, 정보기술(IT기술, 해킹기술, 통신기술 등), 비즈니스에 대한 이해와 전문성 2. 분석에서 가장 중요한 요소Data + Analytics Model(분석 모델) + Analyst(분석가) ⇒ Value(가치 창출) 3. 분석 기획 구분(2가지) – 목표 시점별① 분석 과제 발굴(단기)  - 분석과제의 목표를 달성하기 위해 필요 요건 정의② 분석 마스터플랜(중장기)  - 지속적인 분석과제 수행을 지원하기 위한 분석지원 거버..
2024.05.06
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[정보처리기사 실기] 12. 제품 소프트웨어 패키징
이번 시간은 정보처리기사 실기에서 다루는 12장 제품 소프트웨어 패키징에 대해서 정리를 해보았습니다. * 이 글은 정보처리기사 공부 목적으로 쓴 글입니다. 그러다 보니 혹시 제가 잘못 작성한 부분이 있거나 수정이 필요하다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.   모듈화모듈(기능 단위로 분해하고 추상화되어 재사용 가능한 단위) 중심의 소프트웨어 설계 기법 제품 소프트웨어 패키징개발이 완료된 제품 소프트웨어를 고객에게 전달하기 위해 포장하는 과정 릴리즈 노트제품에 대한 정보와, 수정/변경 작업에 대한 정보를 제공하는 문서 릴리즈 노트 작성항목헤 개목이 재수사 소노 면연 1. 헤더: 문서 이름, 제품 이름, 버전 번호 등 2. 개요 3. 목적 : 새로운 기능 목록 4. 이슈 요약 : 버그 설명이나 추가항목 등 ..
2024.05.05
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[정보처리기사 실기] 11. 응용 SW 기초 기술 활용
이번 시간은 정보처리기사 실기에서 다루는 11장 응용 SW 기초 기술 활용에 대해서 정리를 해보았습니다. * 이 글은 정보처리기사 공부 목적으로 쓴 글입니다. 그러다 보니 혹시 제가 잘못 작성한 부분이 있거나 수정이 필요하다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.   OS (운영체제)사용자가 하드웨어를 쉽게 사용할 수 있도록 인터페이스 기능을 제공하는 소프트웨어 OS의 특징편인스자제 1. 사용자 편리성 제공2. 인터페이스 기능 제공3. 스케줄링 담당 : 자원 분배 4. 자원 관리 : CPU, 메모리 관리 5. 제어 기능 : 입출력 장치 등 OS의 쉘사용자 명령에 대한 처리를 담당 (사용자 명령을 입력받아 기계어 형태로 변환해 커널에 전달) OS의 커널하드웨어와 관련된 핵심 처리 기능 담당 Windows의 특..
2024.05.05
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[ADsP 정리] 1. 데이터 이해(3)
이번 시간에는 ADsP 1과목 데이터의 이해에서 1. 데이터의 이해부터 1.3 데이터베이스의 활용에 대해서 알아보겠습니다. 이 정보는 개인 공부 목적으로 작성 되었으며, 혹시 잘못 작성된 부분이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.1. 빅 데이터 분석과 전략 인사이트1. 빅데이터 열풍과 회의론① 빅 데이터 회의론의 원인i) 부정적 학습효과  - 과거의 고객관계관리(CRM), 공포마케팅, 투자대비 효과 별로 없었음 ii) 부적절한 성공사례  - 빅 데이터가 필요없는 분석 사례 기존 CRM 활용   → 빅데이터 분석 : 데이터에서 가치, 즉 통찰을 끌어내 성과를 창출하는 것이 관건 ② 왜 싸이월드는 페이스북이 되지 못했나?  - 데이터 분석 기반 경영 문화의 부재 전략적 분석과 통찰력 창출이 중요  - ..
2024.05.04
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[정보처리기사 실기] 10. 애플리케이션 테스트 관리
이번 시간은 정보처리기사 실기에서 다루는 10장 애플리케이션 테스트 관리에 대해서 정리를 해보았습니다. * 이 글은 정보처리기사 공부 목적으로 쓴 글입니다. 그러다 보니 혹시 제가 잘못 작성한 부분이 있거나 수정이 필요하다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.    소프트웨어 결함- Error/오류: 사람에 의해 생성됨, Defect(결함)의 원인 - Defect / Bug : Error로 인해 포함된 결함. 제거되지 않으면 Failure나 Problem이 됨 - Failure / Problem : Defect가 실행될 때 발생하는 현상 테스트 커버리지테스트의 수행 정도를 나타내는 값 기라코 1. 기능 기반 커버리지 : 전체 기능을 모수로 측정 2. 라인 커버리지 : 소스 코드 라인 수를 모수로 측정 3...
2024.05.04
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