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데이터 수집 방법, 분석 알고리즘, 결과 해석에 대한 내용을 간략하게 설명해줘ㅏ
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 알겠어요. 데이터 수집은 다양한 방법으로 이루어질 수 있습니다. 주로 크롤링이나 API를 활용하여 웹상의 데이터를 수집하거나, 내부 시스템에서 데이터를 추출하는 방식을 사용합니다. 데이터 분석 알고리즘은 데이터의 특성에 따라 다르지만, 주로 회귀분석, 분류 알고리즘(예를 들어 의사결정 트리, 랜덤 포레스트), 군집화 알고리즘(예를 들어 K-means clustering) 등을 활용합니다. 결과 해석은 수집된 데이터를 분석한 결과를 해석하여 의미 있는 정보를 도출해내는 과정을 말합니다. 결과를 시각화하여 표현하고, 통계적 방법을 활용하여 결과를 검증하며, 현실적인 해결책을 도출하는 것이 중요합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
개발

데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서

12분
그렇지만 그러한 조직은 많지도 않고, 구직자에게 데이터 분석 외의 추가 역량을 기대하기도 합니다. 최근 현장에서 일하는 많은 데이터 분석가들 사이에서 “분석 기술만큼이나 데이터 인프라, 활용력, 의사결정 문화, 거버넌스가 중요하다’라는 이야기가 나오는 것도 비
데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서
애옹킴
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개발

데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?

9분
도메인이나 스케일이 다르지만, 위의 사례에서 공통으로 나타나는 특징 5가지를 찾을 수 있습니다. ① 분석할 수 있는 데이터는 준비되어 있다.② 서비스를 통해 풀고자 하는 문제를 명확하게 인지했다.③ 복잡한 혹은 최신 논문에 나오는 데이터 분석 기법을 활용하지
데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?
애옹킴
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기획

제품 관리자가 가져야 하는 데이터 문해력이란?

10분
따라서, 결과 수치를 비교 또는 해석할 때는 서비스 내/외부에 큰 변동 사항이 없었는지, 비교하고자 하는 사용자 집단 간 구성(사용자 상태, 유입 경로, 인구통계 정보 등)에 큰 차이는 없는지를 먼저 점검해야 합니다. 데이터 기반의 문제 해결을 잘하기 위한 학
제품 관리자가 가져야 하는 데이터 문해력이란?
이윤희(Noel)
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