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3-7 시각화 & 결과 리포트 R ggplot2와 Python matplotlib로 완성하는 스토리텔링 대시보드 전략여러분, 회의 때 슬라이드에 숫자만 가득한 그래프를 본 적 있지 않으신가요? 정작 중요한 인사이트는 빠져 있고, 색상도 의미 없이 무작정 화려하기만 한 시각화. 사실 이런 건 보고서를 망치는 지름길입니다. "스토리텔링이 있는 시각화"와 "의사결정을 이끄는 대시보드"가 필요한 이유, 바로 여기서 시작됩니다. 안녕하세요 😊 오늘은 ADsP 자격증 실전 파트 중에서도 많은 수험생들이 어려워하는 3-7 시각화 & 결과 리포트 영역을 정리해보려 해요. 특히, R의 ggplot2와 Python의 matplotlib을 이용해서 단순한 시각화가 아닌, 스토리텔링 기반의 경영자용 대시보드를 만들 수 있도..

3-5 정형 데이터 마이닝 📊 Confusion Matrix부터 ROC-AUC까지, 데이터 마이닝 모델 평가 지표 총정리!데이터 분석 모델을 만들고 나면 가장 먼저 궁금해지는 게 하나 있죠. "정말 이 모델이 잘 작동하는 걸까?" 그걸 제대로 평가해주는 도구들이 바로 Confusion Matrix, ROC-AUC, Lift, Silhouette 같은 성능 지표입니다. 이번 글에서는 데이터 마이닝에서 꼭 알아야 할 이 네 가지 핵심 평가 지표를 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해봤어요. 안녕하세요, 데이터 공부하는 여러분! 모델을 만드는 것도 중요하지만, 그 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지 평가하는 것은 더 중요하다는 사실, 알고 계셨나요? 특히 ADsP 시험에서는 단순히 용어 암기를 넘어서, 각..

3-6 모델링 실무 & 검증 모델링 실무 핵심 가이드: Train/Test Split부터 과적합 방지까지 완전 정복데이터 분석 모델을 만들다 보면 꼭 마주치는 순간이 있어요. 바로 "정확도는 높은데 왜 실제에선 잘 안 맞지?"라는 의문이죠. 이럴 때 필요한 게 바로 Train/Test Split과 교차검증, 그리고 과적합 방지 전략이에요.저도 처음 ADsP 공부할 때, 모델 성능을 높이려면 무조건 정확도만 올리면 되는 줄 알았어요. 근데 그게 함정이더라구요. 진짜 중요한 건 일반화 성능이라는 사실! 그래서 오늘은 ADsP 실전 대비는 물론, 데이터 분석 실무에서도 바로 써먹을 수 있는 Train/Test 분할, K-Fold Cross Validation, 그리고 Regularization, Drop-ou..

3-5 정형 데이터 마이닝 ADsP 연관 규칙 분석 완전 정복 🔍 Apriori & FP-Growth 쉽게 배우기혹시 이런 적 있으신가요? 쇼핑몰에서 책 한 권을 샀을 뿐인데, “이 책을 구매한 고객은 이런 책도 샀어요”라는 추천을 보고 나도 모르게 또 클릭하게 되는 경험. 사실 이런 추천의 배경에는 연관 규칙 분석이라는 멋진 데이터 마이닝 기법이 숨겨져 있답니다. Apriori와 FP-Growth 알고리즘은 바로 그런 ‘숨은 패턴’을 찾아내는 핵심 도구죠. 이번 포스트에서는 ADsP 시험에도 자주 등장하는 이 연관 규칙 분석 기법들을 아주 쉽게, 예제와 함께 설명드릴게요. 특히 초보자도 이해할 수 있게 데이터마이닝의 핵심 원리부터 차근차근 풀어보려고 해요. 그리고 마무리에는 [모의고사 포함] 파트도 ..

3-5 정형 데이터 마이닝 📊 군집 분석 완전 정복: K-means, 계층 군집, DBSCAN 제대로 이해하기!데이터 분석에서 군집 분석은 꼭 한 번쯤은 마주치는 중요한 기법입니다. 특히 ADsP 시험에서도 비정형 데이터 분석보다는 정형 데이터를 활용한 군집화가 핵심으로 등장하죠. 그런데 말입니다. 단순히 ‘비슷한 애들끼리 묶는다’라는 개념만 알면 끝일까요? 절대 아니죠.그룹핑 방법도 다르고, 거리 계산도 다르고, 심지어 결과 시각화 방식도 천차만별이거든요. 그래서 이번 글에서는 K-means, 계층 군집(Hierarchical Clustering), DBSCAN이라는 대표적인 세 가지 군집 기법을 비교하면서 확실히 잡아볼 거예요. 각 방법이 어떤 방식으로 군집을 나누고, 어떤 데이터에 적합한지, 그리..

3-5 정형 데이터 마이닝 분류 알고리즘 완전 정복: 의사결정나무부터 앙상블까지, ADsP 준비 끝내기여러분, 혹시 분류 알고리즘이라고 들어보셨나요? 데이터 분석에서 '분류'는 마치 미로 속에서 정답을 찾아가는 나침반 같은 존재예요. 🤖 고객이 이탈할지 말지, 이메일이 스팸인지 아닌지, 사진 속에 강아지가 있는지 없는지… 이런 결정들을 내려주는 도구가 바로 분류 알고리즘이죠. 그런데 문제는, ADsP 시험에 나오는 분류 알고리즘 종류가 너무 많다는 거예요. 의사결정나무, 로지스틱 회귀, k-NN, SVM, 인공신경망, 앙상블… 이름만 들어도 머리가 아픈데, 이걸 전부 이해하고 구분까지 해야 한다니! 😵‍💫 그래서 이 글에서는 ADsP 자격증을 준비하는 분들을 위해 분류 알고리즘을 하나하나 아주 쉽게..

3-4 다변량·시계열 PCA·FA·MDS부터 ARIMA·ETS까지! 다변량 분석과 시계열 완전 정복데이터 분석을 조금이라도 공부해본 분들이라면 한 번쯤 들어봤을 이름들 있죠. PCA, FA, MDS... 그리고 시계열 예측의 핵심인 ARIMA와 ETS 모델까지. 🤯 하지만 문제는 "대충 어떤 건지는 아는데, 왜 쓰는지, 어떻게 쓰는지는 잘 모르겠어요"라는 분들이 정말 많다는 거예요. 특히 ADsP 시험을 준비하는 분들이라면, 이 영역에서 헷갈리면 전체 흐름을 잡기 어려워집니다.이번 포스트에서는 PCA(주성분분석), FA(요인분석), MDS(다차원 척도법)부터 시계열 예측 모델 ARIMA와 ETS까지 ADsP에서 자주 등장하는 핵심 개념들을 쏙쏙 정리해드릴게요. 물론, 이해를 도울 꼭 필요한 예제와 모의..

3-3 통계 분석 📊 회귀·분산분석(ANOVA)·상관분석·카이제곱 완전정복 [ADsP 통계 분석 핵심]여러분, 통계 분석이 어렵다고 느끼셨던 적 있으신가요? 🤔 사실 ADsP 자격증에서 가장 까다롭게 느껴지는 파트가 바로 이 회귀·분산분석·상관·카이제곱 항목일 거예요. 처음 접하면 용어도 낯설고, 수식도 복잡해 보이죠. 하지만 이 영역은 데이터의 인과 관계, 차이, 연관성을 수치적으로 증명하는 핵심 도구입니다. 제가 처음 ADsP를 공부할 때도 이 파트는 ‘나만 어려운 거야?’라는 생각이 들 정도로 혼란스러웠어요. 하지만 각 분석 기법이 ‘무엇을 비교하고 싶은지’에 따라 쓰임이 정해진다는 걸 이해하고 나서는, 퍼즐처럼 쏙쏙 맞아 떨어졌답니다. 😊 이 글에서는 ADsP 출제 기준에 따라 회귀분석, 분..

확률부터 가설검정까지, 통계 분석의 핵심 개념 한방에 정리!여러분, "이게 정말 우연일까?"라는 생각, 해보신 적 있죠? 실제로 데이터 분석에서는 이런 '우연'을 그냥 넘기지 않습니다. 바로 확률과 가설검정을 통해 데이터를 더 깊이 들여다보거든요. ADsP 시험에서도 이 파트는 정말 자주 등장하고, 실무 분석에서도 추론 기반 의사결정의 핵심이 되기 때문에 반드시 짚고 넘어가야 해요.오늘 포스트에서는 통계 분석의 핵심 개념인 확률, 확률분포, 추정, 가설검정을 초보자도 이해할 수 있도록 예제 중심으로 설명드릴게요. 특히 ADsP 기출문제에서 자주 등장하는 내용과 연결해서 설명하니, 이 글 하나로 이론+실전 모두 커버 가능합니다. 😎 준비되셨다면, 바로 시작해볼게요!목차1. 확률의 개념과 기본 법칙 [모의..

3-2 데이터 전처리 결측치·이상치 처리부터 피처엔지니어링까지, 데이터 전처리 핵심 가이드여러분, 혹시 이런 경험 있으신가요? 분석할 데이터를 받아서 딱 열어봤는데, 셀에 아무 값도 없거나, 갑자기 말도 안 되는 숫자들이 튀어나오는 경우요. 😨 그냥 넘어가면 안 될 것 같은데, 어디서부터 손대야 할지도 모르겠고… 이거, 다들 한 번쯤은 겪어봤을 거예요. 데이터 분석이라는 건 깨끗한 데이터에서 시작돼요. 아무리 좋은 알고리즘을 써도, 데이터가 엉망이면 결과는 믿을 수 없거든요. 그래서 우리는 분석 전에 반드시 ‘전처리’라는 과정을 거치게 됩니다. 이 글에서는 ADsP 시험에서 자주 등장하는 전처리 주제, 특히 결측치 탐지 및 처리, 이상치 제거, 스케일링, 피처 엔지니어링까지 핵심 내용을 전부 정리해볼게..