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기계와 관련된 과학 통계 소식 알려줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 기계와 관련된 과학 통계 소식을 알려드릴게요. 최근 데이터 분석 분야에서는 개인정보를 활용하여 통계를 내고, 이를 기반으로 신사업을 구축하는 사례들이 늘어나고 있습니다. 심리학적 요소를 통계와 결합하여 의사 결정을 하는 방식이 주목받고 있어요. 또한, 데이터를 분석하는 목적과 방법에 따라 필요한 데이터의 양이 달라질 수 있습니다. 통계적인 분석을 할 때는 보통 500개 이상의 데이터가 필요하며, 머신러닝 분야에서는 더 많은 양의 데이터가 요구될 수 있어요. 이러한 통계적 분석과 머신러닝을 통해 데이터를 활용하는 방법이 계속 발전하고 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
기획

UX측면에서 잘 만들어진 B2C사례: 5부, 교통서비스와 길안내

9분
개인정보동의를 받아 통계를 내고, 이는 회사의 신사업을 구축하는 뒷받침이 되어줍니다. 곧 회사의 자산이 되는 것이죠. 심리학적인 요소도 훌륭한 근거가 될 수 있지만, UT 결과와 서비스 이용 후 쌓인 데이터를 추출한 수치가 상대를 설
UX측면에서 잘 만들어진 B2C사례: 5부, 교통서비스와 길안내
NINA.C
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개발

데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?

9분
따라서 통계학에 대한 이해가 깊을수록 데이터를 더 온전히 활용할 수 있습니다. 학부 수준의 기초 통계학에 대한 이해도 충분하지만 그 이상이라면 자신의 Specialty를 더 키울 수 있을 것입니다. No machine learning is not just gl
데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?
애옹킴
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개발

양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ① 데이터 양은 충분한가?

9분
데이터를 분석하는 목적과 방법에 따라 그 정도가 달라집니다. 보통 데이터 분석은 통계적인 분석과 머신러닝(기계학습) 분야로 크게 나눌 수 있습니다. 충분한 데이터 양에 명확한 기준은 없지만 지금까지의 분석 경험을 되돌아볼 때 통계적
양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ① 데이터 양은 충분한가?
삼더하기일
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