2.1 구글 애널리틱스의 데이터 수집 원리 GA는 일종의 로그 분석 도구 수집기를 이용해 데이터가 수집되면 이 데이터는 GA로 전송되어 저장. 원리 웹 사이트의 모든 페이지에 수집기(추적 코드)가 설치됩니다. 추적 코드: 데이터를 수집하기 위한 스크립트 코드로, 데이터를 수집하려는 모든 웹 페이지에 추적...

1.1 구글 애널리틱스와 데이터 분석 코로나 -> 온라인 플랫폼(웹, 앱) 중심의 분석이 매우 중요 => 구글 애널리틱스 발전 1.2 웹, 앱 그리고 하이브리드 앱 웹 WWW(World Wide Web)을 사용하는 서비스 브라우저를 사용해 접속 페이지: 웹에서 기능이나 목적에 따라 화면 단위로 구성하여 표현한 것....

3-1 K-최근접 이웃 회귀 K-최근접 이웃 회귀 분류와 회귀 분류: 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제 회귀: 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제 (두 변수 사이의 상관관계를 분헉하는 방법) K-최근접 이웃 회귀 이웃 샘플의 수치를 사용해 새로운 샘플의 타깃을 예...

2-1 훈련 세트와 테스트 세트 강화 학습: 타깃이 아니라 알고리즘이 행동한 결과로 얻은 보상을 사용해 학습 비지도 학습: 타깃 없이 입력 데이터만 이용/ 데이터 파악에 유용 지도 학습 훈련하기 위한 데이터와 정답 필요 데이터(입력) + 정답(타깃) = 훈련 데이터 특성:...

1-1. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 용어 설명 인공지능: 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 머신러닝: 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야(사이킷런) 딥러닝: 많은 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망을 기반으로 한 방법...

10. 데이터 탐색과 시각화 데이터 탐색부터 모델링 단계 구조 예시 EDA와 데이터 시각화는 구별해서 생각! EDA 단계에서 데이터 파악을 좀 더 효율적으로 하기 위해 시각화를 함. 데이터 시각화(시간시각화, 비교 시각화, 분포 시각화, 관계 시각화, 공간 시각화)의 궁극적...