| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 확률
- 빅 데이타
- 빅 데이터
- WebGL
- 김양재 목사
- 몽고디비
- 김양재
- probability
- c++
- Artificial Intelligence
- Statistics
- openCV
- Big Data
- data science
- node.js
- R
- 데이터 과학
- 빅데이터
- 주일설교
- 김양재 목사님
- No SQL
- 통계
- 인공지능
- 빅데이타
- 우리들교회
- 딥러닝
- MongoDB
- Deep learning
- nodeJS
- Machine Learning
Archives
- Today
- Total
목록예측 모델 (1)
Scientific Computing & Data Science
[Data Analysis] 개요 / 데이터 분석 프로세스
데이터를 분석하는 목적은 여러가지가 있겠지만 공통적으로는 과거로부터 현재까지 수집된 데이터를 기반으로 어떠한 현상이나 트렌드를 찾아내는 것이다. 즉, 데이터 분석은 어떠한 현상이나 트렌드가 어떠한 데이터와 상관성이 있는지를 발견하고, 이에 대한 인과관계를 규명하는 시작점이 될 것이다. 더 나아가서는 이러한 데이터를 바탕으로 미래에 어떠한 현상이 나타날지를 예측하는 데에도 목적이 있을 것이다. 우리는 최근 정보 사회에서 지식 사회로 패러다임의 변화를 겪고 있다. 적어도 현재까지는 "지식(knowledge)"이라 함은 과거의 현상을 얼마나 잘 이해하고 있는가로 정의되었다면 이제부터의 "지식"은 미래를 얼마나 잘 예측할 수 있는가로 깊이가 판가름 날 것이다. 데이터 분석에 있어 항상 겪는 일이지만 판단 기준(..
Data Science/Data Analysis
2014. 4. 25. 15:26