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Python_Beginer/Study

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빅데이터 가설 설정 - HRD 온라인 교육 수강 노트 1. 빅데이터 분석- 대량의 정형, 비정형 데이터로부터 정보를 추출- 데이터속에 숨겨진 패턴 데이터 간의 관계를 발견해 정보를 추출 분석하는 과정- 통계 및 데이터 마이닝- 수집된 데이터로 특정 변ㅅ의 미래값 예측- 인자에 대한 값을 추정해 모델 도출- 모델의 유의성 검을 위한 가설을 세우고 가설 검정 시행2. 통계 분석- 객관적인 근거에 기반을 둔 의사결정을 위해 데이터를 수집, 처리, 분류, 분석, 해석하는 프로세스- 분석 목적에 부합 선택- 다양한 통계 툴 사용 3. 데이터 마이닝 기분 분석- 통계 및 수학적 기술들을 화용해 빅데이터를 순석- 새로운 상관관계 / 추세 / 예측 / 분류 등을 찾아내고 수행- 기계학습 / 패턴인식과 관련해 빅데이터 분석에 가장 기본 4. 통계적..
빅데이터 프로젝트 계획 수립- HRD 온라인 교육 수강 노트 1. 프로젝트 자원분배- 소요기간별 투입 인원 역활 검토 후 구분㉠ 인건비 배분 기준 인원 외 비상주 인원까지 고려하여 역활 구분 - 프로젝트 필수 산출물을 정의 지정㉠ 단계별 필수 산출물을 명시하여 단계별 평가와 종료평가 시 활용할 수 있도록 지정 2. 프로젝트 투입 인원 업무 분장- 데이터 분석과제 계획서㉠ 데이터 분석 목표 정의서 포함 기재㉡ 프로젝트 일정계획, 자원배분 계획, 의사소통 계획 포함 - 데이터 탐색 보고서㉠ 데이터 수지버대상 내용 포함 기재㉡ 데이터 후보 변수 도출과정 및 최종 후보 변수 목록 포함㉢ 데이터 분석 가설별 유의성 검증 내용 포함 - 데이터 모델링 및 검증 보고서㉠ 데이터 모델링 방안 및 실험계획 포함 기재㉡ 데이터 분석 모델 유지보수 위한 산출물㉢ 데이터 모형 비교검증 ..
빅데이터 분석목표 수립하기- HRD 온라인 교육 수강 노트 1. 분석목표 정의서의 항목- 분석기본 정보㉠ 분석 명칭㉡ 분석 목적㉢ 분석 우선 순위㉣ 분석 접근 방안㉤ 분석 목표 확정일㉥ 분석 목표 워크샵㉦ Owner 조직명- 성과측정㉠ 정성적 기준 : 신규기법/기술, 외부데이터, 신규데이터, 기타㉡ 정량적 기준 : 분석 가설, 검증 - 데이터 정보㉠ 내부 데이터㉡ 외부 데이터- 데이터 분석 적용성 판단2. 분석 목표 워크샵- 워크샵 계획㉠ 워크샵 진행자, 작성자 워크샵 계획㉡ 워크샵 참석인원, 필요한 자료, 총 미팅 횟수 판단 - 개간미팅 수행㉠ 검토할 자료의 배경 관련된 가정 목적에 대해 설명 - 워크샵에 사용한 자료 사전 검토㉠ 오류확인 목록, 가능한 오류 발생 될 문제 파악㉡ 정의서에 심각한 오류는 수정 - 워크샵 수행㉠ 분..
Python - Import 1. Import모듈 / 패키지 라이브러리를 가져오는 명령어 2. import module 기본 방법import 모듈 import 모듈1, 모듈2 모듈.변수 모듈.함수() 모듈.클래스() 3. import as : 긴 모듈 이름 대신 별명으로 로드하는법import 모듈 as 별명 4. from import : 모듈안에 필요한 변수만 가져오는 법from 모듈 import 변수 from 모듈 import 함수 from 모듈 import 클래스 from 모듈 import 변수, 함수, 클래스 from 모듈 import * 5. from import as : 3 + 4 형식from 모듈 import 변수 as 별명 from 모듈 import 함수 as 별명 from 모듈 import 클래스 as 별명 from ..
Python Function Basic Study - Lamda 함수 1. Lamda(람다) 함수- 이름이 없는 함수(익명 함수)- 다른 함수의 인수로 주료 사용 2. 기본 구조lambda 매개변수: 식 3. Sample Code- x + ysum_func = lambda x, y: x + y print(sum_func(2, 3)) print(sum_func(3, 5))58 Process finished with exit code 0- x > 0(리스트내에서 0보다 큰 값 출력)def make_list(some_list, filter): result = [] for x in some_list: if filter(x): result.append(x) return result result_list = make_list([1, 2, 0, -1, 123, -100], lambda..
Python Function Basic Study - Def 함수 1. 함수(Fuction)- 프로그램에서 반복적으로 사용될 기능을 작성한 코드- 정의한다고 실행 되지 않고 함수를 호출해야지만 사용 가능- 코드의 용도를 구분- 코드를 재사용- 실수 방지 2. 기본구조def 함수이름(파라미터,...): 함수 수행 기능 [return 값]- 파라미터(parameter) : 함수를 호출하는 곳에서 전달하는 값을 저장하기 위해서 선언하는 변수 3. Sample Code- Printer Defdef say_hello(name): print('안녕하세요. 저는 %s입니다.' % name)- Printer Def 호출say_hello('홍길동')안녕하세요. 저는 홍길동입니다. Process finished with exit code 0- Sum Defdef add(x, y): re..
Python Calss Basic Study - 학점 관리 Class 1. Class- 구현화 대상(Object) : 학생(Student)- 구현화 대상의 속성(Data) : 학번(no) / 이름(name) / 전공(major) / 성적(grade)- 구현화 속성의 기능(Fucntion) : 성적 변경(changeGrade) / 전과(changeMajor) 2. Class Sample Code- Class 정의class Student: def __init__(self, no=None, name=None, major=None, grade=None): self.no = no self.name = name self.major = major self.grade = grade def __str__(self): return '웅이대학 학부 -> 학번: %d, 이름: %s, 전공: %..
Python Calss Basic Study - 직원 관리 Class 1. Class- 구현화 대상(Object) : 직원(Employee)- 구현화 대상의 속성(Data) : 사번(pob) / 이름(name) / 부서(dep) / 연봉(salary)- 구현화 속성의 기능(Fucntion) : 부서 변경(changeDep) / 연봉 변경(changeSalary) 2. Class Sample Code- Class 정의class Employee: def __init__(self, pob, name, dep, salary): self.pob = pob self.name = name self.dep = dep self.salary = salary def __str__(self): return '(주)웅이전자 직원 명부 -> 사번: %d, 이름: %s, 부서: %s, 연봉: %f'..