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[제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (2) / [제3절] 데이터베이스 활용 (1)
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예상문제 및 정리하기
제2장 데이터의 가치와 미래
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[제1절] 빅데이터의 이해 (2) / [제2절] 빅데이터의 가치와 영향
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제1장 데이터 분석 기획의 이해
[제1절] 분석 기획 방향성 도출 (1)
[제1절] 분석 기획 방향성 도출 (2) / [제2절] 분석방법론 (1)
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[제2절] 분석방법론 (5) / 예상문제 및 정리하기
[제3절] 분석 과제 발굴 (1)
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[제4절] 분석프로젝트 관리방안 / 예상문제 및 정리하기
제2장 분석 마스터 플랜
[제1절] 마스터플랜 수립 프레임워크
[제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (1)
[제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (2) / 예상문제 및 정리하기
제1절 통계분석의 이해
통계 / 통계자료의 획득방법
통계분석 / 확률
이산형 확률분포
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비모수검정 / 예상문제 및 정리하기
제2절 기초 통계 분석
기술통계 (1)
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인과관계
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R을 활용한 기술통계 / R을 활용한 상관분석 / 예상문제 및 정리하기
제3절 회귀분석
회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1)
단순선형회귀분석 (2)
단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1)
다중선형회귀분석 (2)
최적회귀방정식
R을 활용환 회귀분석
R을 활용한 최적회귀방정식
예상문제 및 정리하기
로지스틱 회귀분석
제4절 시계열 분석
시계열 자료 / 정상성
시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법)
시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열)
R을 활용한 시계열 분석 (1)
R을 활용한 시계열 분석 (2)
예상문제 및 정리하기
제5절 다차원 척도법
다차원 척도법
제6절 주성분분석
주성분 분석
R을 활용한 주성분 분석 / 예상문제 및 정리하기
제1절 데이터 마이닝의 개요
데이터마이닝 / 데이터마이닝 분석방법
데이터마이닝을 위한 데이터 분할 / 성과분석
성과분석 / 예상문제 및 정리하기
제2절 분류분석
분류분석 / 의사결정나무 (1)
의사결정나무 (2)
분리규칙 / 의사결정나무 (3)
R을를 활용한 분류분석
예상문제 및 정리하기
제3절 앙상블분석
앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트)
R을 활용한 앙상블 실습 / 예상문제 및 정리하기
제4절 인공신경망 분석
인공신경망 (1)
인공신경망 (2)
인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항
R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기
제5절 군집분석
군집분석 / 계층적 군집방법 (1)
계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법
혼합 분포 군집 / SOM
R을 활용한 군집분석 실습 / 예상문제 및 정리하기
제6절 연관분석
연관규칙
최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1)
R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리하기
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