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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..

3-1 R 프로그래밍 기초 & 데이터 마트 외부 데이터 수집과 정제, 데이터 마트 설계 및 ETL 완전 정복데이터 수집부터 정제, ETL까지, 도대체 어디서부터 어떻게 시작해야 할까요?솔직히 말하면, 저도 처음엔 'ETL'이라는 단어를 들었을 때 머릿속이 새하얘졌습니다. 하지만 하나씩 개념을 쌓고 나니, 외부 데이터를 수집하고, 정제하고, 원하는 형태로 가공하는 이 전체 과정이 얼마나 논리적이고 강력한지 새삼 느끼게 되더라고요. 특히 ADsP 자격증을 준비하시는 분들이라면 외부 데이터 수집·정제, 데이터 마트 설계, ETL이 시험에서도 실무에서도 얼마나 중요한 파트인지 절실히 느끼실 거예요.이번 글에서는 ADsP 출제 기준을 바탕으로 외부 데이터 수집 방법부터 데이터 정제 기법, 그리고 데이터 마트 설계..

3-1 R 프로그래밍 기초 & 데이터 마트 Tidyverse의 핵심 dplyr과 tidyr 완전 정복: 데이터 분석을 바꾸는 문법의 세계솔직히 말하면, R을 배우다 보면 처음엔 데이터 다루는 게 너무 복잡하고 헷갈릴 수 있어요. 특히 dplyr이나 tidyr 같은 패키지는 이름만 들으면 뭔가 고급 기술 같잖아요. 하지만 알고 보면 이 두 친구는 초보자에게도 엄청난 효율을 안겨주는 Tidyverse 생태계의 핵심 도구예요. 우리가 ADsP 시험을 준비하면서 데이터를 빠르고 정확하게 다룰 수 있는 능력은 필수인데요, 이 글을 통해 dplyr과 tidyr의 기본 문법부터 실습 예제, 모의고사까지 차근차근 익혀보도록 해요.이 글을 끝까지 읽고 나면, RStudio에서 데이터를 정리하고 분석하는 속도가 2배는 빨..

3-1 R 프로그래밍 기초 & 데이터 마트 RStudio 완전 정복! 벡터·팩터·데이터프레임으로 시작하는 R 프로그래밍 기초R을 처음 배우는 초보자라면 가장 먼저 마주하게 되는 단어가 바로 RStudio와 자료구조입니다. 처음 접할 땐 낯설고 복잡하게 느껴질 수 있지만, 사실 알고 보면 엑셀처럼 다루기 쉬운 부분도 많아요. 특히 Vector, Factor, DataFrame은 R의 핵심 구조로, 이후 데이터 분석은 물론 머신러닝까지 이어지는 중요한 기반이 됩니다.이 글에서는 R 프로그래밍의 출발점이라 할 수 있는 RStudio 설치 방법부터, 꼭 알아야 할 세 가지 핵심 자료구조인 Vector, Factor, DataFrame까지 상세히 알려드릴게요. 또한 ADsP 자격증을 준비하는 분들을 위해 관련된 ..

2-5 분석 마스터 플랜 & 거버넌스데이터·분석 거버넌스 완전 정복: 조직·인프라·교육·성과관리 체계 잡기요즘 데이터 분석을 한다고 하면 단순히 툴을 다루는 걸로만 생각하는 경우가 많아요. 하지만 진짜 중요한 건 '어떻게 분석할 것인가'보다 '어떻게 관리할 것인가'입니다. 분석 조직이 방향 없이 흩어져 있거나, 데이터 인프라가 제각각이라면 아무리 뛰어난 분석가가 있어도 무용지물이 될 수밖에 없죠. 그래서 오늘은 데이터·분석 거버넌스라는 주제를 깊이 들여다보려고 합니다. 조직 구조부터 인프라, 교육 체계, 그리고 성과관리까지! 이 모든 게 유기적으로 연결될 때 비로소 데이터 기반 의사결정이 가능해지니까요.이 글은 ADsP 자격증을 준비하는 분들이라면 반드시 숙지해야 할 핵심 영역이에요. ADsP 공식 출제..