# 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 ...

# 예측 분석 ## 개요 예측 분석(Predictive Analytics)은 과거 데이터를 기반으로 미래의 사건이나 트렌드를 예측하는 데이터과학의 하위 분야입니다. 이는 통계학, 머신러닝, 인공지능(AI) 기술을 결합하여 패턴을 식별하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 구축합니다. 예측 분석은 비즈니스 의사결정 지원, 리스크 관리, 고객 행동 예측 등 다양한...

# 다중 로지스틱 회귀 ## 개요 다중 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)는 **이산형 종속 변수**를 예측하기 위한 통계적 모델로, 이진 로지스틱 회귀(Binary Logistic Regression)의 확장 형태이다. 이 방법은 두 가지 이상의 클래스(범주)를 가진 문제에 적용되며, 각 클래스에 대한 확률을 동시에...

# 박스 플롯 ## 개요 **박스 플롯**(Box Plot), 또는 **상자 수염 그림**(Box-and-Whisker Plot) 데이터의 분포와 산포도를 시각적으로 표현하는 데 사용되는 그래프 유형. 주로 통계 분석과 데이터 시각화에서 데이터의 중심 경향, 변동성, 이상치(Outliers) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다. 박스 플롯은 최소값...

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...