카테고리: R 코딩

비지니스를 위한 R을 배우는 6 가지 이유

비즈니스를 위한 데이터 과학 (DS4B)은 비즈니스 분석의 미래이지만 아직 시작해야 할 부분을 파악하기가 어렵습니다. 마지막으로하고 싶은 일은 잘못된 도구로 시간을 낭비하는 것입니다. 시간을 효과적으로 활용하려면 (1) 작업에 적합한 도구 선택과 (2) 도구를 사용하여 비즈니스 가치를 반환하는 방법을 효율적으로 학습하는 두 가지가 있습니다. 이 기사에서는 첫 번째 부분에 초점을 맞추어 왜 R이 6 가지...

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데이터 전처리 -데이터 전처리(클린징)에 대한 모든 것

본 포스팅에서는 탐색적 데이터 분석(EDA)라고 불리우는 단계에서 수행해야 할 Task에 대해 순서대로 정리해 보고자 합니다. EDA는 데이터 셋 확인 – 결측값 처리 – 이상값 처리 – Feature Engineering 의 순서로 진행합니다. 데이터 분석의 단계 중 가장 많은 시간이 소요되는 단계가 바로 Exploratory Data Analysis...

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프로그래밍에 대한 두려움 극복하기

전에 인생에서 프로그래밍 한 적이 없다고하셨습니까? 클래스와 객체, 데이터 프레임, 메소드, 상속, 루프와 같은 단어를 들어 본 적이 없습니까? 프로그래밍을 두려워하나요? 두려워하지 마세요. 프로그래밍은 재미 있고 자극적 일 수 있으며 일단 프로그래밍을 시작하고 배우면 많은 전략을 프로그래밍하는 데 시간을 보내는 것을 좋아할 것입니다. 당신은 자신의 코드가 눈 깜짝 할 사이에 움직이는 것을보고 싶을...

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xwMOOC 기계학습

범주형 데이터와 dplyr, 그리고 시각화 1. 범주형 자료 처리를 위한 자료구조와 시각화 2. 표(table) 데이터를 자유로이 작업 2.1. 환경설정 2.2. 표(table) 데이터 2.3. 깔끔한 데이터 2.4. 단변량 범주형 데이터 시각화 3. 모자이크 플롯 학습 목표 표(table) 데이터를 깔끔한 데이터(tidy data)로 변환한다. 깔끔한 데이터를 범주형 데이터, 즉 요인형 자료구조로...

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