ARIMA
ARIMA (자기회귀 누적 이동평균 모델) 1. 개요 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터의 과거 값과 예측 오차를 이용하여 미래의 값을 예측하는 통계적 분석 모델이다. 특히 비정상 시계열을 차분을 …
문서 목록 데이터과학
총 337개 · 5/17 페이지UMAP
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 1. 개요 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)은 위상수학적 구조를 기반으로 하는 비선형 차원 축소(Dimension …
F1-score
F1-score 1. 개요 F1-score는 분류 모델의 성능을 평가하는 지표로, 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균(Harmonic Mean)으로 계산되는 수치입니다. 일반적으로 분류 모델의 성능을 측정할 때 정확도(Accuracy)를 사용…
데이터 형식 변환
데이터 형식 변환 (Data Format Conversion) 1. 개요 데이터 형식 변환이란 특정 소프트웨어나 시스템에서 생성된 데이터의 구조와 표현 방식(Format)을 다른 시스템이나 애플리케이션에서 인식하고 처리할 수 있는 다른 형식으로 변경하는 과정을 의미한다…
Paxos
Paxos (합의 알고리즘) 1. 개요 Paxos는 비동기 네트워크 환경에서 여러 개의 노드가 하나의 값에 대해 합의(Consensus)를 이룰 수 있도록 설계된 분산 컴퓨팅 알고리즘이다. 분산 시스템에서는 네트워크 지연, 패킷 손실, 혹은 일부 노드의 장애(Crash…
패리티 모델
패리티 모델 (Parity Model) 1. 개요 패리티 모델(Parity Model)은 사용되는 맥락에 따라 크게 두 가지 서로 다른 의미로 정의됩니다. [컴퓨터 과학: 오류 검출]: 데이터 전송 중 발생하는 비트 오류를 검출하기 위해 데이터의 짝수/홀수 성질(동등성…
SARIMA
SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) 1. 개요 SARIMA는 시계열 데이터의 추세(Trend)뿐만 아니라 주기적으로 반복되는 계절성(Seasonality) 패턴을 동시에 모델링하기 위해 설계된 통계적…
내부점법
내부점법 (Interior Point Method) 1. 개요 내부점법(Interior Point Method)은 제약 조건이 있는 최적화 문제에서 실행 가능 영역(Feasible Region)의 내부를 통해 최적해로 접근하는 수치 최적화 알고리즘의 한 부류이다. 주로…
목표 기반 인코딩
목표 기반 인코딩 목표 기반 인코딩(Target-based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 데이터 인코딩법 중 하나로, 특히 지도 학습(Supervised Learning)에서 목표 변수(Target Vari…
스터지스 규칙
스터지스 규칙 (Sturges' rule) 스터지스 규칙은 연속형 데이터의 도수분포표를 작성하거나 히스토그램을 그릴 때, 데이터의 총 개수를 바탕으로 최적의 계급(Bin) 수를 결정하기 위해 사용되는 통계적 공식이다. 1. 개요 데이터 분석 과정에서 원시 데이터를 구간…
빅데이터 분석
빅데이터 분석 (Big Data Analytics) 1. 개요 빅데이터 분석이란 기존의 데이터베이스 관리 도구로는 수집, 저장, 관리, 분석하기 어려울 정도로 거대한 규모와 복잡성을 가진 데이터 집합(Big Data)으로부터 유의미한 패턴, 상관관계, 추세 및 통찰력을…
바운스율
바운스율 (Bounce Rate) 1. 개요 바운스율(Bounce Rate)이란 웹사이트에 방문한 사용자가 다른 페이지로 이동하거나 특정 상호작용을 하지 않고, 처음 접속한 단일 페이지에서 바로 사이트를 떠난 세션의 비율을 의미합니다. 전통적인 웹 분석에서는 '단일 페…
이진 분류
이진 분류 (Binary Classification) 1. 개요 이진 분류(Binary Classification)란 주어진 데이터를 두 개의 서로 배타적인 클래스(Class) 중 하나로 분류하는 [[지도 학습]](Supervised Learning)의 한 형태이다. …
데이터 기반 마케팅
데이터 기반 마케팅 (Data-Driven Marketing) 목차 1. 개요 2. 핵심 작동 원리 및 프로세스 3. 주요 데이터 소스와 수집 방법 4. 핵심 분석 기법 및 활용 전략 5. 주요 기술 스택 및 도구 6. 핵심 KPI 지표 정의 7. 최신 트렌드: AI …
대용량 파일 추적
대용량 파일 추적 대용량 파일 추적이란 기가바이트(GB) 또는 테라바이트(TB) 단위의 거대한 파일이 변경, 이동, 삭제되는 과정을 효율적으로 감시하고 관리하는 기술을 의미합니다. 일반적인 버전 관리 시스템(VCS)이나 파일 시스템은 텍스트 기반의 작은 파일에 최적화되…
범주형 변수
범주형 변수 개요 범주형 변수(Categorical Variable)는 데이터 과학과 통계학에서 중요한 데이터 유형 중 하나로, 특정 범주나 그룹에 속하는 값을 가지는 변수를 의미합니다. 이 변수는 정량적인 수치가 아닌 정성적인 속성을 표현하며, 데이터 분석, 머신러닝…
빅데이터
빅데이터 (Big Data) 1. 개요 빅데이터란 기존의 데이터베이스 관리 도구로는 수집, 저장, 관리, 분석하기 어려울 정도로 방대한 양과 다양한 형태를 가진 데이터 집합, 그리고 이를 처리하고 분석하여 가치 있는 정보를 추출하는 기술을 의미한다. 전통적인 데이터가 …
로그 변환
로그 변환 개요 로그 변환(log transformation)은 데이터 과학 및 통계 분석에서 자주 사용되는 비선형 데이터 변환 기법으로, 주로 비대칭적이고 오른쪽으로 치우친(right-skewed) 연속형 변수의 분포를 정규 분포에 가깝게 만들기 위해 활용된다. 특히…
TPR
TPR (True Positive Rate, 진양성률) 1. 개요 TPR(True Positive Rate, 진양성률)은 이진 분류 모델이 실제 '양성(Positive)'인 샘플을 얼마나 정확하게 '양성'으로 예측했는지를 나타내는 비율이다. 분야에 따라 다양한 명칭으로…
DataFrame
DataFrame 개요 DataFrame(데이터프레임)은 데이터 과학 및 분석 분야에서 널리 사용되는 2차원 레이블이 붙은 표 형식 데이터 구조입니다. 행(Row)과 열(Column)로 구성되며, 각 열은 서로 다른 데이터 타입(정수, 실수, 문자열, 불리언, 날짜 등…