히스토그램 ## 개요 히스토그램(Histogram)은 **연속형 데이터**(또는 구간이 있는 이산형 데이터)의 분포를 시각적으로 표현하는 그래프 유형 중 하나로, 데이터가 특정 구간(빈, bin)에 얼마나 많이 분포되어 있는지를 막대 그래프 형태로 보여줍니다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향, 산포도, 왜도, 이상치 등을 파악하는 데 매우 유용하며, 통...

# Pandas ## 개요**Pandas** 파이썬(Python) 기반의력한 **데이터 분석 및 데이터 조작 라이브러리**로, 데이터 과학, 통계 분석, 머러닝, 금융 분석 등 다양한야에서 널리 사용되고 있습니다 Pandas는 고성능의 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하여 정형 및 반정형 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 **Da...

범주형 변수## 개요 범주형 변수(**Categorical Variable**)는 데이터 분석에서 중요한 데이터 유형 중 하나로, 관측값이 특정 **범주**(category) 또는 **그룹**에 속하는지를 나타내는 변수입니다. 이 변수는 수치적 의미보다는 **질적**(qualitative) 성격을 가지며, 데이터를 분류하거나 그룹화하는 데 사용됩니다. 예...

# 최적화 적화(Optimization)는 주진 조건 하에서 가장 좋은 해를 찾는 과정을 의미하며, 데이터과학 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 다양한 문제를 수적으로 모델링한 후, 목적 함수(objective function)를 최소화하거나 최대화하는 최적의 해를 도출하는 것이 목표이다. 최적화는 머신러닝, 통계 분석, 운영 연구, 공학 설계 등 수많은 ...

# Pandas Pandas는 파이썬 기반의 강력한 **데이터 분석 및 조작 라이브러리**로, 데이터학, 통계 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 구조화된 데이터(예: 테이블 형태의 데이터)를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 설계되어 있으며, R의 데이터프레임(data.frame) 개념에서 영감을 받아 개발되었습니다. Pand...

생물정보학## 개요 **생물정보**(Bioinformatics) 생물학, 컴퓨터 과학, 수학, 통계학, 정보공학을 융합하여 생물학적 데이터를 수집, 저장, 분석, 해석하는 학제간 학문 분야이다. 특히 유전체학(genomics), 단백질체학(proteomics), 전사체학(transcriptomics) 등에서 발생하는 대량의 생물학적 데이터를 다루는 데 핵...

# 이상치 탐지 ## 개요 **이상치지**(Outlier Detection)는 데이터학 및 통계 분석에서 중요한 역할을 하는 기법으로, 데이터 세트 내 다른 관측치와显著하게 다른 값을 가지는 데이터 포인트를 식별하는 과정을 의미한다. 이러한 데이터 포인트는 일반적인 패턴이나 분포에서 벗어나며, 때로는 측정 오류, 데이터 입력 실수, 혹은 진정한 특이 현...

중복 데이터 제 ## 개요데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발 과정에서 매우 중요한 전처리 단계입니다. 과정에서 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 다양한 문제를 해결합니다. 그중 **중복 데이터 제거**(Deduplication)는 동일하거나 매우 유사한 데이터 레코드가 여러 번 존재하는 ...

# 선형 연산 ## 개요 선형 연산(Linear Operation)은 데이터 과학과 분석 분야에서 핵심적인 수학적 도구로, 선형 대수학(Linear Algebra)의 기본 원리를 기반으로 합니다. 이 연산은 행렬, 벡터, 스칼라 등을 활용해 데이터의 구조를 변환하거나 패턴을 추출하는 데 사용되며, 머신러닝, 통계 분석, 최적화 문제 등 다양한 분야에 적용...

# 방정식 ## 개요 방정식은 수학에서 두 표현식이 같음을 나타내는 수식으로, 통계학에서는 데이터의 패턴을 모델링하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 통계적 방정식은 변수 간의 관계를 정량화하고, 불확실성을 고려한 추론을 가능하게 하며, 다양한 분석 기법의 기반을 형성합니다. 예를 들어, 회귀 분석을 통해 변수 간의 선형 관계를 모델링하거나, 가설 ...

# 연산 ## 개요 연산(Operations)은 수학과 통계에서 데이터를 처리하고 분석하기 위해 사용되는 기본적인 계산 및 논리적 절차를 의미합니다. 이는 단순한 산술 계산부터 복잡한 통계 모델링까지 다양한 영역에 적용되며, 데이터의 특성 파악과 결과 도출에 필수적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 연산의 주요 유형, 통계 분야에서의 활용 방식, 그...

# 수치적 데이터 포인트 ## 개요/소개 수치적 데이터 포인트(Numerical Data Points)는 **양적 정보**를 나타내는 데이터의 기본 단위로, 수학적 또는 통계적 분석에 활용됩니다. 이들은 숫자 형태로 표현되어 데이터의 정량적 특성을 반영하며, 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 온도 측정값(25°C), 매출액(100만 ...

# 데이터 포인트 ## 개요 데이터 포인트는 데이터 과학 및 분석에서 기본적인 정보 단위로, 특정 변수 또는 특성에 대한 관측 결과를 나타냅니다. 이 문서에서는 데이터 포인트의 정의, 유형, 분석에서의 역할, 관련 도전 과제 등을 체계적으로 탐구합니다. --- ## 1. 정의 및 개념 ### 1.1 데이터 포인트의 정의 데이터 포인트...

# 데이터 기반 의사결정 ## 개요/소개 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)은 **객관적인 데이터를 분석하여 전략적 결정을 내리는 과정**으로, 현대 조직의 효율성과 혁신을 촉진하는 핵심 전략이다. 이 접근법은 주관적인 경험이나 직감에 의존하는 전통적 방식과 달리, **데이터 수집 → 분석 → 해석 → 실행**의 체계...

# 표준편차 ## 개요 표준편차(Standard Deviation)는 통계학에서 데이터의 분산도를 측정하는 대표적인 지표로, 평균값을 중심으로 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 수치화한 값이다. 이 개념은 과학적 연구, 금융 분석, 공학 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 회귀분석에서 모델의 예측 정확도를 평가하는 데 중요한 역할을 한다. --- ## 정...