[자격증] 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제5과목 데이터 시각화

정보 업무명 : 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제5과목 데이터 시각화 작성자 : 이상호 작성일 : 2022.10.27 설 명 : 수정이력 : 내용 [시각화 인사이트 프로세스] 시각화 인사이트 프로세스의 의미 인사이트 : 예리한 관찰력으로 사물을 환희 꿰뚫어 봄 시각화와 인사이트 : 삼찰 (관찰, 성찰, 통찰) 탐색 (1단계) 사용 가능한 데이터 확인 연결 고리의 확인 (공통 요소 찾기, 공통 요소로 변환, 탐색 범위 설정) 관계의 탐색 데이터 명세화 (차원과 측정값) 데이터 구성 원리 (이벤트 기록으로서 접근, 객체 지향 관점에서 접근) 이상값 처리 차원과 측정값 유형에 따른 관계 파악 시각화 잘라보고 다르게 보기 내려다 보고 올려다보기 척도 조정 분석 (2단계) 분석 대상의 구체화 분석과 시각화..

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• · 2022. 10. 27.
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[자격증] 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제4과목 데이터 분석

정보 업무명 : 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제4과목 데이터 분석 작성자 : 이상호 작성일 : 2022.10.27 설 명 : 수정이력 : 내용 [R 기초와 데이터 마트] 1. 데이터 분석 도구의 현황 다른 프로그램에 비해 R의 사용이 증가하고 있다. 1) R의 탄생 R은 오픈소스 프로그램으로 통계, 데이터마이닝과 그래프를 위한 언어 다양한 최신 통계분석과 마이닝 기능을 제공 세계적으로 사용자들이 다양한 예제를 공유 다양한 기능을 지원하는 5,000개에 이르는 패키지가 수시로 업데이트 2) 분석도구의 비교 SAS SPSS R 프로그램 비용 유료, 고가 유료, 고가 오픈소스, 무료 설치용량 대용량 대용량 모듈화로 간단 다양한 모듈 지원 및 비용 별도구매 별도구매 오픈소스 최신 알고리즘 및 기술반영 ..

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• · 2022. 10. 27.
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[자격증] 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제3과목 데이터 분석 기획

정보 업무명 : 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제3과목 데이터 분석 기획 작성자 : 이상호 작성일 : 2022.10.27 설 명 : 수정이력 : 내용 [데이터 분석 기획의 이해] 1. 분석 기획 방향성 도출 분석 기획의 특징 분석 기획 : 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출 할 수 있도록 이를 적절하게 관리 할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 작업 분석기획을 하기 위해서는 컴퓨터 사이언스, 수학 및 통계학 지식, 비즈니스 분석 능력에 대한 고른 역량과 시각이 필요 2. 분석 주제 유형 (4가지 유형을 융합적으로 반복) 최적화 (Optimization) : 분석 대상 및 분석 방법을 이해하고 현 문제를 최적화의 형태로 수행 솔루션 (Solution) : ..

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• · 2022. 10. 27.
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[자격증] 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제2과목 데이터 처리 기술 이해

정보 업무명 : 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제2과목 데이터 처리 기술 이해 작성자 : 이상호 작성일 : 2022.10.15 설 명 : 수정이력 : 내용 [ETL (Extraction, Transformation and Load)] Extraction (추출) : 원천들로부터 데이터 획득 Transformation (변형) : 데이터 클렌징, 형식변환, 표준화,통합 Load (적재) : 적재 [ODS (Operational Data Store) 구성] 데이터에 추가 작업을 위해 다양한 데이터 원천들로부터의 데이터 추출 통합한 데이터베이스 [데이터웨어하우스 특징] 주제 중심 : 데이터 웨어하우스의 데이터는 실 업무 상황의 특정 이벤트나 업무 항목을 기준으로 구조화된다. 영속성 : 데이터 웨어하우스..

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• · 2022. 10. 15.
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[자격증] 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제1과목 데이터 이해

정보 업무명 : 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제1과목 데이터 이해 작성자 : 이상호 작성일 : 2022.10.15 설 명 : 수정이력 : 내용 [데이터와 정보] 데이터의 정의 데이터는 객관적 사실 (fact)이라는 존재적 특성을 가진다. 즉 데이터는 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적 사실을 말한다. 데이터는 객관적 사실, 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 갖는다. 데이터의 유형 정성적 데이터(qualitative data) : 언어, 문자 형태 정량적 데이터(quantitative data) : 수치, 도형, 기호 형태 지식경영 핵심 이슈 암묵지 : 학습과 체험을 통하여 개인에게 습득되지만 겉으로는 드러나지 않는 상태의 지식 내면화(i..

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• · 2022. 10. 15.
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[통계] 업비트 비트코인-이더리움 실시간 매수-매도량 감시 프로그램 (모니터링)

정보업무명     :  업비트의 비트코인과 알트코인의 대장코인에 해당하는 이더리움의 실시간 매수-매도량 감시 프로그램 작성자     :  박진만작성일     :  2022-10-09설   명     :  비트코인과 이더리움의 실시간 거래 데이터를 수집하고, 이를 이용하여 비트코인의 가격을 대략적으로 예상하는 모니터링 프로그램 설명수정이력  :   내용[내용 요약]어떠한 상품이 있을 때 해당 상품의 가격이 형성되는 기본적인 원리는 수요와-공급의 법칙에 따른다는 것을 착안함 업비트 거래소에서 거래되고 있는 비트코인과 이더리움의 실시간 거래 데이터를 수집수집된 데이터를 바탕으로 매일 00 UTC 이후 매수금액과 매도금액의 누적합을 합산하여, 누적 그래프에 표시함동시에 시간에 따른 거래가격의 변화 역시 시계열 ..

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• · 2022. 10. 11.
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