추세
# 추세 ## 개요 **추세**(Trend)는 시계열 분석(Time Series Analysis)에서 시간에 따라 관측되는 데이터의 장기적인 방향성 또는 패턴을 의미한다. 일반적으로 추세는 데이터가 일정한 방향으로 증가하거나 감소하는 경향을 나타내며, 시계열 데이터...
문서 목록 데이터과학
총 20개시계열 분석
시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론이다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의료, 제조, IoT 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 데이터의 시간적 순서를 ...
고객 여정 분석
# 고객 여정 분석 ## 개요 **고객 여정 분석**(Customer Journey Analytics)은 고객이 브랜드와 상호작용하는 전 과정을 데이터 기반으로 추적하고 분석하는 방법론이다. 이는 전통적인 마케팅 분석을 넘어서, 고객이 제품을 인지하고, 탐색하며, ...
다중 클래스 분류
# 다중 클래스 분류 ## 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 **세 개 이상의 서로 독립적인 클래스**(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다...
히트맵
# 히트맵 ## 개요 **히트맵**(Heatmap)은 데이터 시각화 기법 중 하나로, 행렬 형태의 데이터를 색상의 밀도나 강도를 이용해 시각적으로 표현하는 그래프 유형입니다. 일반적으로 두 변수 간의 관계 또는 다차원 데이터의 분포를 한눈에 파악할 수 있도록 도와주...
Scikit-learn
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 다양한 기계학습 알고리즘을 간결하고 일관된 인터페이스로 제공하며, 지도 학습, 비지도 학...
특성 추출
# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다....
데이터 정규화
# 데이터 정규화 ## 개요 **데이터 정규화**(Data Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 사용되는 **데이터 정제**(Data Cleaning) 기법 중 하나로, 다양한 특성(변수)의 스케일을 일관되게 조정하여 분석이나 모델 학...
매개변수 민감성
# 매개변수 민감성 ## 개요 **매개변수 민감성**(Parameter Sensitivity)은 데이터과학 및 머신러닝 모델에서 모델의 출력 또는 성능이 특정 매개변수(Parameter)의 변화에 얼마나 민감하게 반응하는지를 평가하는 개념이다. 이는 모델의 안정성,...
MapReduce
# MapReduce ## 개요 **MapReduce**는 대규모 데이터셋을 분산 처리하기 위한 프로그래밍 모델이자 소프트웨어 프레임워크로, 구글에서 2004년에 발표한 논문을 통해 처음 공개되었습니다. 이 모델은 수천 대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬로 데이...
CFD
# CFD ## 개요 CFD는 일반적으로 **Computational Fluid Dynamics**(전산유체역학)를 의미하는 약자로, 유체(액체 또는 기체)의 흐름, 열전달, 화학 반응 및 관련된 물리적 현상을 수치 해석적으로 시뮬레이션하는 기술입니다. 이는 공학,...
검증 오차
# 검증 오차 ## 개요 **검증 오차**(Validation Error)는 기계학습 및 통계 모델링에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 중요한 지표 중 하나입니다. 이는 학습된 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터를 얼마나 잘 일반화(generalizati...
3차원 공간 정보
# 3차원 공간 정보 ## 개요 3차원 공간 정보(3D Spatial Information)는 지리적 위치와 고도를 포함한 세 가지 차원에서 공간적 현상을 표현하고 분석하는 정보 체계이다. 기존의 2차원 지도가 지면상의 위치(X, Y 좌표)만을 다루는 반면, 3차원...
입자 군집 최적화
# 입자 군집 최적화 ## 개요 **입자 군집 최적화**(Particle Swarm Optimization, PSO)는 1995년 제임스 케네디(James Kennedy)와 러셀 유버트(Russell Eberhart)에 의해 제안된 **메타휴리스틱 최적화 알고리즘*...
인코딩
# 인코딩 ## 개요 데이터 전처리 과정에서 **인코딩**(Encoding)은 범주형 데이터(categorical data)를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 핵심 기술입니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 문자열이나 라벨 형태의 범주형 데이...
의사결정 나무
# 의사결정 나무 ## 개요 **의사결정무**(Decision Tree)는 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification와 회귀() 문제를 해결하는 데 적합한 모델입니다. 이 알고리즘은의 특성(변수)을 기준...
Talend Data Preparation
Talend Data Preparation**Talend Preparation**은 복잡 불완전한 원시 데이터를제하고 변환하여 분 및 데이터 통합 작업에 적합 형태로 만드는 데 중점을 둔 사용자 친화적인 데이터 정제 도구입니다. Tal 사에서 개발한 이 솔루션은 비기술...
이산 최적화
# 이산 최적화 개요 이산 최적화(Discrete Optimization)는적화 문제의 한 분야로, 결정가 **이산적인 값**(즉, 연적이지 않은 특정한 값들, 예: 정수, 유한 집합의 원소 등)을 취할 때 그 변수들의 조합을 통해 목적함수를 최소화하거나 최대화하...
무작위 샘플링
# 무작위 샘플링 ## 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이...
모듈
# 모듈 모(Module)은 소트웨어 개발과 데이터과학 분야에서 중요한 개념으로, 특정 기능이나 작업을 수행하는 독립적이고 재사용 가능한 코드 단위를 의미합니다. 데이터과학에서는 반복적인 분석 작업을 체계적으로 관리하고 효율적으로 공유하기 위해 모듈화가 필수적입니다....