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시계열 분석 이해하기 [2] www.youtube.com/watch?v=bt6dSJDPC0A 정상성은 비정상성 시계열과 정상성 시계열로 나뉜다. 비정상성 시계열 : 시계열 분석하는데 다루기 어려운 시계열 자료를 말한다. 정상성 시계열 : 비정상 시계열을 핸들링해 다루기 쉬운 시계열 자료로 변환한 것을 말한다. 정상성을 만족하려면 모든 시점에 대해 일정한 평균을 가진다. 분산도 시점에 의존하지 않는다. 공분산(두 변수의 관계를 나타내는 양)은 단지 시차에만 의존하고 실제 어느 시점 t,s에는 의존하지 않는다. 이를 모두 만족하면 정상성이라 하며 하나라도 만족하지 못 할 경우에는 비정상 시계열(대부분) 이라 한다. 주어진 자료가 폭발적으로 증가하는 추세 ▶ 평균이 일정하지 x , 시간에 .. 2021. 2. 25.
시계열분석 이해하기 [1] 출처는 유튜브 datarian로 이걸로 공부했다! https://youtu.be/d3eU9kEjICc 시계열 자료란? 시간의 흐름에 따라 관찰된 값들을 뜻함 여기에 분석을 더한다면 시계열 분석이 되는 것이다. 연속 시계열 : 자료가 연속적으로 생성, 실제로 많은 시계열들이 연속적으로 생성됨. 이산 시계열 : 이산적 시점에서 자료가 생성, but 일정한 시차를 두고 관측되므로 이산시계열의 형태를 지니는 경우가 많음. 이산적 = 값들이 연속적 x ==> 계열자료를 분석할 때 관측시점들 간의 시차 (time lag)가 중요한 역할을 함 현상을 시간에 따라 추적 ▶ 현상에 대한 풍부한 사실을 파악하는 것이 가능하다. 미래의 값 예측 시계열 자료 특성파악 : 경향, 주기, 계절성,.. 2021. 2. 25.
3장. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트 ※ 빅데이터 회의론의 원인 부정적 학습효과 → 공포 마케팅, 투자대비 효과 미흡 부적절한 성공사례 → 빅데이터가 필요없는 분석사례, 기존 CRM의 분석 성과를 빅데이터 분석 성과로 과대포장 단순히 빅데이터에 포커스를 두지말고, 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중해야 함 ※ 일차원적인 분석 vs 전략도출 위한 가치기반 분석 2절 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 ※ 데이터 사이언스의 영역 분석적 영역 : 수학, 확률모델, 머신러닝, 분석학, 패턴 인식과 학습, 불확실성 모델링 등 IT영역 : 시그널프로세싱, 프로그래밍, 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우스, 고성능 컴퓨팅 비즈니스 컨설팅 영역 : 커뮤니케이션, 프레젠테이션, 스토리텔링, 시각화 ※ 데이터 사이언티스.. 2021. 2. 20.
2장. 데이터의 가치와 미래 1절 빅데이터의 이해 1. 빅데이터의 이해 빅데이터의 정의는 빅데이터를 보는 관점에 따라 3가지로 정의한다 3V로 요약되는 좁은 범위의 정의 데이터 자체뿐 아니라 처리, 분석 기술적 변화까지 포함하는 중간 범위의 정의 인재, 조직 변화까지 포함한 넓은 관점에서의 정의 3V에는 Volume (양), Variety (다양성), Velocity (속도, 실시간성) +4V에는 Value (가치), Visualization (시각화), Veracity (정확성) 이 있다. ※ 빅데이터 정의의 범주 및 효과 데이터 변화 -> 기술 변화 -> 인재, 조직 변화 2. 출현 배경과 변화 산업계의 출현배경 : 고객 데이터 축척, 보유를 통해 데이터에 숨어있는 가치를 발굴 학계의 출현배경 : 거대 데이터를 다루는 학문 분야.. 2021. 2. 18.

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