대회 소개 삼성카드 데이터분석 공모전이 시행되고 있다. 대회에 처음 참여하는 아시아경제-수강생들을 위해 일종의 가이드라인으로 제안하고자 한다. 본 포스트에서는 기본적인 내용만 전달하고자 함을 밝힌다. Track2 과정은 마케팅 전략 제안이 중요하다! 포지셔닝 분석 개요 마케팅에서 자주 보는 분석 방법중의 하나는 포지셔닝(Positioning) 기법이다. 포지셔닝 분석은 마케팅 통계분석 기법중의 하나로, 기업이나, 상품, 브랜드 같은 개체들의 포지셔닝을 수행하는 다차원 척도법(MDS: Multi-Dimensional Scaling)과 상응분석(Correspondence Analysis)이 있다. 위 두가지 분석 방법 중 무엇을 사용해야 할까? 만약 데이터셋이 주로 등간척도, 비율척도와 같이 구성되어 있다면 다차원 척도법 만약 데이터셋이 주로 명목척도, 서열척도와 같이 구성되어 있다면 상응분석 현재 삼성카드 대회의 주 데이터셋은 명목척도 및 서열척도로 구성되어 있기 때문에 상응분석으로 시작하면 된다.
대회 소개 삼성카드 데이터분석 공모전이 시행되고 있다. 대회에 처음 참여하는 아시아경제-수강생들을 위해 일종의 가이드라인으로 제안하고자 한다. 본 포스트에서는 기본적인 내용만 전달하고자 함을 밝힌다. Track2 과정은 마케팅 전략 제안이 중요하다! 포지셔닝 분석 개요 마케팅에서 자주 보는 분석 방법중의 하나는 포지셔닝(Positioning) 기법이다. 포지셔닝 분석은 마케팅 통계분석 기법중의 하나로, 기업이나, 상품, 브랜드 같은 개체들의 포지셔닝을 수행하는 다차원 척도법(MDS: Multi-Dimensional Scaling)과 상응분석(Correspondence Analysis)이 있다. 위 두가지 분석 방법 중 무엇을 사용해야 할까? 만약 데이터셋이 주로 등간척도, 비율척도와 같이 구성되어 있다면 다차원 척도법 만약 데이터셋이 주로 명목척도, 서열척도와 같이 구성되어 있다면 상응분석 현재 삼성카드 대회의 주 데이터셋은 명목척도 및 서열척도로 구성되어 있기 때문에 상응분석으로 시작하면 된다.
I. 개요 결정트리 회귀 모형에 대해 배우도록 한다. 트리모형의 일반적인 특징에 대해 익힌다. II. 결정 트리 모형 결정 트리는 분류, 회귀, 다중출력 작업도 가능한 활용범위가 많은 머신러닝 알고리즘이다. 결정 트리는 최근에 사용하는 랜덤포레스트, XGboost, LightGBM과 같은 모형의 기본 구성 요소이다. (1) 의사결정 나무 예제 의사 결정 나무에서 자주 사용되는 예제를 우선 확인해보자.
먼저, 데이터셋을 기준으로 IRIS 붓꽃의 종류는 아래와 같이 3가지로 구성되어 있다.
Versicolor, Setosa, Virginica 위 이미지에서 보는 것처럼, 종에 따라 잎의 크기가 다른 것을 확인할 수 있다.
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강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 포지셔닝 분석 개요 마케팅에서 자주 보는 분석 방법중의 하나는 포지셔닝(Positioning) 기법이다. 포지셔닝 분석은 마케팅 통계분석 기법중의 하나로, 기업이나, 상품, 브랜드 같은 개체들의 포지셔닝을 수행하는 다차원 척도법(MDS: Multi-Dimensional Scaling)과 상응분석(Correspondence Analysis)이 있다. 위 두가지 분석 방법 중 무엇을 사용해야 할까?
대회 소개 삼성카드 데이터분석 공모전이 시행되고 있다. 대회에 처음 참여하는 아시아경제-수강생들을 위해 일종의 가이드라인으로 제안하고자 한다. 본 포스트에서는 기본적인 내용만 전달하고자 함을 밝힌다. Track2 과정은 마케팅 전략 제안이 중요하다! 환경 세팅 먼저, 데이터가 모두 한글로 구성이 되어 있기 때문에 한글파일 설정부터 진행한다. 한글파일 설정이 완료되면 구글 드라이브와 연동한다. 데이터 시각화를 진행한다. %config InlineBackend.figure_format = 'retina' !sudo apt-get -qq -y install fonts-nanum fonts-nanum is already the newest version (20170925-1). The following package was automatically installed and is no longer required: libnvidia-common-440 Use 'apt autoremove' to remove it.
I. 개요 머신러닝으로서 회귀 모형에 대해 숙지한다. 회귀 모형의 기본적인 개념과 평가 지표에 대해 숙지한다. II. 회귀 모형 개요 회귀(Regression)은 통계 이론 중 가장 기본이다. 회귀의 기원은 영국의 통계학자 갈톤(Galton)이 수행한 연구에서 유래한다. 부모와 자식 간의 키의 상관관계를 분석하였는데, 키가 작은 가정과 키가 큰 가정을 살펴본 결과, 무한정 작아지지도 않고, 무한정 커지지 않아 일정한 평균으로 회귀하려는 자연적 법칙을 발견했다는 것이 기원이다. (1) 회귀식의 개요 회귀는 1차 방정식이다. 지역, 방의 면적, 크기 등 여러 개의 독립변수에 따라 아파트 가격이라는 종속변수가 어떠한 관계를 나타내는지를 예측하고 모델링하는 것 즉, 수치를 예측할 때 사용한다.
개요 캐글 데이터를 불러오는 방법에 대해 숙지한다. 머신러닝의 일반적인 내용에 대해 숙지한다. I. 사전 준비작업 Kaggle API 설치 및 연동해서 GCP에 데이터를 적재하는 것까지 진행한다. (1) Kaggle API 설치 구글 코랩에서 API를 불러오려면 다음 소스코드를 실행한다. !pip install kaggle Requirement already satisfied: kaggle in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (1.5.6) Requirement already satisfied: urllib3<1.25,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (1.24.3) Requirement already satisfied: certifi in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (2020.6.20) Requirement already satisfied: tqdm in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (4.
대회 소개 삼성카드 데이터분석 공모전이 시행되고 있다. 대회에 처음 참여하는 아시아경제-수강생들을 위해 일종의 가이드라인으로 제안하고자 한다. 본 포스트에서는 기본적인 내용만 전달하고자 함을 밝힌다. Track2 과정은 마케팅 전략 제안이 중요하다! 환경 세팅 먼저, 데이터가 모두 한글로 구성이 되어 있기 때문에 한글파일 설정부터 진행한다. 한글파일 설정이 완료되면 구글 드라이브와 연동한다. 데이터 시각화를 진행한다. %config InlineBackend.figure_format = 'retina' !sudo apt-get -qq -y install fonts-nanum The following package was automatically installed and is no longer required: libnvidia-common-440 Use 'apt autoremove' to remove it.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 데이터 개요 German Credit Card를 활용하여 데이터를 가공하도록 한다. 데이터셋에 대한 설명은 Kaggle에서 확인한다. import pandas as pd print(pd.__version__) 1.0.5 url = 'https://raw.githubusercontent.com/chloevan/kaggle2portpolio/master/datasets/german_credit_data.csv' german_credit = pd.read_csv(url) german_credit.head(3) Unnamed: 0 Age Sex Job Housing Saving accounts Checking account Credit amount Duration Purpose 0 0 67 male 2 own NaN little 1169 6 radio/TV 1 1 22 female 2 own little moderate 5951 48 radio/TV 2 2 49 male 1 own little NaN 2096 12 education Pandas DataFrame은 Index와 나머지 열로 구성이 되어 있다.