​안녕하세요! 오늘은 텍스트 분석의 중요한 기법 중 하나인 n-gram 기법에 대해 알아보겠습니다. n-gram은 자연어 처리(NLP)에서 많이 사용되는 기법으로, 텍스트 데이터를 분석하고 의미 있는 패턴을 발견하는 데 도움을 줍니다. 그럼 시작해볼까요? 😊​n-gram 기법의 정의n-gram은 연속된 n개의 단어 또는 문자로 구성된 조합을 의미합니다. 예를 들어, "나는 학교에 간다"라는 문장이 있을 때, 이 문장에서 2개의 단어로 이루어진 조합인 바이그램(bigram)은 "나는 학교에", "학교에 간다"와 같이 생성됩니다. 이러한 방식으로 텍스트를 분석하면, 단어 간의 관계를 파악하고, 문맥을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.​n-gram의 종류n-gram은 n의 값에 따라 여러 종류로 나뉩니다.유니..

​안녕하세요, 여러분! 오늘은 시계열 데이터와 패널 데이터에 대해 알아보겠습니다. 이 두 가지 데이터 유형은 통계학과 경제학에서 매우 중요한 역할을 하며, 각각의 특성과 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 그럼 시작해볼까요?​1. 시계열 데이터란?시계열 데이터는 특정 변수의 값을 시간에 따라 기록한 데이터입니다. 예를 들어, 한 기업의 월별 매출액이나 기온 변화 등을 시계열 데이터로 표현할 수 있습니다. 이 데이터는 시간의 흐름에 따른 변화를 분석하는 데 유용하며, 주로 경제학, 기상학, 금융 분야에서 많이 사용됩니다.​2. 패널 데이터란?패널 데이터는 여러 개체에 대한 시계열 데이터를 결합한 형태입니다. 즉, 동일한 개체에 대해 여러 시점에서 수집된 데이터로, 예를 들어 여러 기업의 연도별 매출액을 기..

​안녕하세요! 오늘은 데이터 분석에서 자주 등장하는 심슨 패러독스에 대해 알아보겠습니다. 심슨 패러독스는 통계학에서 매우 흥미로운 현상으로, 여러 그룹의 데이터를 합쳤을 때의 결과와 각 그룹을 개별적으로 분석했을 때의 결과가 다르게 나타나는 경우를 말합니다. 이 현상은 데이터 분석에서 잘못된 결론을 도출할 수 있는 위험성을 내포하고 있습니다. 그럼 심슨 패러독스에 대해 자세히 살펴보겠습니다.​심슨 패러독스란?심슨 패러독스는 특정 집단 내에서 발견되는 추세가 전체적으로 발견되는 추세와 다를 때 발생합니다. 예를 들어, 두 가지 치료법 A와 B를 비교할 때, 각각의 치료법이 특정 조건에서 어떻게 작용하는지를 살펴보면, 치료법 A가 더 효과적일 수 있습니다. 하지만 전체 데이터를 합쳤을 때는 치료법 B가 더 ..

​안녕하세요. 오늘은 퍼널 분석(Funnel Analysis)에 대해 자세히 알아보겠습니다. 퍼널 분석은 마케팅과 비즈니스에서 매우 중요한 도구로, 고객의 여정을 이해하고 전환율을 높이는 데 큰 역할을 합니다. 자세한 내용을 살펴보겠습니다.​퍼널 분석이란?퍼널 분석은 고객이 특정 행동을 취하기까지의 과정, 즉 유입부터 최종 목적지에 이르는 단계를 나누어 살펴보는 방법입니다. 이 과정을 통해 기업은 고객이 어느 단계에서 이탈하는지를 확인하고, 이를 개선하기 위한 전략을 세울 수 있습니다. ​퍼널 분석의 중요성퍼널 분석은 다음과 같은 이유로 중요합니다:전환율 향상 : 각 단계에서 고객이 아닌 사용자 수를 파악함으로써 문제점을 발견할 수 있습니다.고객 경험 개선 : 사용자가 어디서 불편함을 느끼는지 알면 UI..

​안녕하세요! 오늘은 많은 기업들이 겪고 있는 '데이터 사일로'에 대해 이야기해보겠습니다. 데이터가 전체적으로 통합되지 않고 개별 부서나 사업 부문별로 활용되는 현상인 데이터 사일로는, 조직 내에서 정보의 흐름을 방해하고 비효율성을 초래할 수 있습니다.1. 서론1.1 데이터 사일로의 정의데이터 사일로란 특정 부서나 팀이 보유한 데이터가 다른 부서와 공유되지 않고 고립된 상태를 의미합니다. 이러한 현상은 종종 각 부서가 독립적으로 운영되면서 발생하게 됩니다.1.2 데이터 사일로가 발생하는 이유데이터 사일로는 여러 가지 이유에서 발생할 수 있습니다.부서 간 소통 부족 : 각 부서가 자신의 목표에만 집중하다 보니, 다른 부서와의 소통이 원활하지 않게 됩니다.기술적 장벽 : 서로 다른 시스템이나 플랫폼을 사용함..

데이터 증강(Data Augmentation)은 기존의 데이터셋을 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기법으로, 데이터의 양을 늘리고 다양성을 확보하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.​데이터 증강은 주로 이미지, 자연어, 음성 등의 분야에서 사용되며, 다음과 같은 방법들이 있습니다.​1. 이미지 데이터 증강- 회전(Rotation): 이미지를 90도, 180도, 270도 회전시킵니다.- 이동(Translation): 이미지를 상하좌우로 이동시킵니다.- 크기 조정(Scaling): 이미지의 크기를 확대하거나 축소합니다.- 색상 변환(Color Transformation): 이미지의 색상을 변경합니다.- 노이즈 추가(Noise Addition): 이미지에 노이즈를 추가합니다.- 가장자리 조작(..

​뤼튼에서 무제한 무료로 블로그 글을 생성하는 기능이 생겼다고 해서 이용해봤어요.클릭 한 번으로 3개의 블로그 초안을 받아볼 수 있어요.​ ​실제 입력하는 화면입니다.게시물 종류를 선택하구요.게시물 주제를 입력합니다.말투도 정해줄 수 있고 제 말투의 예시를 입력할 수 있어요.​​시도해보니~"일시적으로 블로그 글 생성에 실패했어요. 잠시 후 다시 시도해 주세요."이런 뤼튼... 실망이군요 ㅋㅋㅋㅋ​​시간이 지난 후 다시 시도해봤어요.다행이 이번에는 잘 됩니다.​ ​​안녕하세요. 오늘은 데이터 분석가 되는 법에 대해 알아보겠습니다. 요즘 많은 기업들이 데이터를 기반으로 의사결정을 하고 있기 때문에 데이터 분석가는 매우 중요한 역할을 맡고 있습니다. 그럼 본격적으로 어떤 과정을 통해 데이터 분석가로 성장할 수..

​'시민 데이터과학자'란 데이터 분석과 과학적 방법을 활용해 사회 문제를 해결하고 공공의 이익을 증진하는 시민들을 말합니다. 이들은 전문적인 데이터 과학자와는 달리, 데이터 분석 도구와 기법을 활용해 자신의 관심 분야나 지역 사회의 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.​1. 시민 데이터과학자의 등장 배경​현대 사회는 데이터가 넘쳐나는 시대입니다. 정부, 기업, 비영리 단체 등 다양한 기관에서 수집된 데이터는 사회 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 이러한 데이터는 대부분 전문가들에 의해 분석되고 활용됩니다. 이에 대한 문제의식이 커지면서, 일반 시민들도 데이터 분석 도구와 기법을 배워 사회 문제를 해결하는 데 기여할 수 있다는 인식이 확산되었습니다.​2. 시민 데이터과학자의 역할​시민 데이터..

​차원 축소: 변수 선택과 변수 추출의 비밀 무기 (PCA 포함)​머신러닝과 데이터 분석에서 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 중요한 기술입니다. 데이터의 차원을 줄이는 것은 데이터 처리 속도 향상, 모델 성능 개선, 과적합 방지 등의 효과를 가져옵니다.이 글에서는 변수 선택과 변수 추출이라는 두 가지 주요 차원 축소 기법을 쉽고 명확하게 설명하고, 각 기법의 장단점, 활용 사례, 실제 적용 방법까지 단계별로 안내합니다. 또한, 변수 추출의 대표적인 방법인 PCA(주성분 분석)에 대해 심층적으로 다루어 이해를 높일 수 있도록 돕겠습니다.​1. 차원의 저주: 고차원 데이터의 문제점데이터의 차원이 높아질수록 데이터 처리에 필요한 계산량과 시간이 기하급수적으로 증가합니다. 이는 데이터 분석..

비지도 학습 결과 평가: 산점도 활용 가이드​​비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 기반으로 학습하는 머신 러닝 알고리즘입니다.비지도 학습 모델의 성능을 평가하는 것은 도전적인 작업입니다.따라서 다양한 평가 방법들이 제안되었으며, 그 중 산점도(scatter plot)는 비지도 학습 결과를 시각적으로 확인하는 데 유용한 도구입니다.이 글에서는 산점도를 활용한 비지도 학습 결과 평가 방법을 단계별로 설명하고, 각 단계에서 고려해야 할 사항과 주의점을 알아보겠습니다.​1. 데이터 준비 및 전처리데이터 불균형 문제 해결: 데이터 세트에 불균형이 존재하는 경우, 표본 추출(sampling) 또는 데이터 변환(data transformation)을 통해 불균형을 해소해야 합니다.데이터 정규화: 데이터의 척도가 서로..