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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..

2-5 분석 마스터 플랜 & 거버넌스데이터 분석 마스터 플랜 수립 전략 💼– 로드맵, 우선순위, 거버넌스까지!혹시 여러분은 데이터 분석 프로젝트가 초반엔 그럴듯하게 시작됐다가, 점점 산으로 가는 경험… 한 번쯤 해보셨나요? 😥 분명 분석 목표도 설정했고, 데이터도 확보했는데 막상 시간이 지나면 "우리가 지금 뭐 하고 있는 거지?"라는 말이 나오곤 합니다. 이럴 때 필요한 게 바로 분석 마스터 플랜과 데이터 거버넌스입니다. 이 글에서는 ADsP 시험 2과목인 데이터 분석 기획의 중요한 파트 중 하나인 ‘2-5 분석 마스터 플랜 & 거버넌스’를 다룹니다. 데이터 분석 프로젝트에서 로드맵 수립은 왜 필요하며, 우선순위 설정은 어떤 기준으로 이뤄져야 하는지, 그리고 프로젝트 전반을 안정적으로 관리할 수 있는..

2-4 분석 프로젝트 관리 데이터 분석 프로젝트 관리 전략 📊Scope·Time·Cost·Risk·QA·변경관리 완전정복 + 애자일 적용법데이터 분석 프로젝트, 기획까진 잘 했는데 막상 실행에 들어가면 뭔가 자꾸 새고 있진 않으신가요? 분석 목표도 잘 정했는데, 일정은 미뤄지고, 비용은 넘치고, 팀원들은 혼란스러워하고… 그런 경험, 솔직히 한 번쯤은 다들 겪었을 거예요.이 글에서는 데이터 분석 프로젝트를 체계적으로 관리하기 위한 핵심 요소인 Scope, Time, Cost, Risk, QA, 변경관리의 기본 개념과 실제 적용 방법을 알기 쉽게 정리해드릴게요. 그리고 요즘 빠질 수 없는 애자일 방식도 데이터 분석에 어떻게 녹여낼 수 있는지도 소개할 거고요. ADsP 준비생이라면 이 부분이 시험에도 자주 ..

2-3 분석 과제 발굴 하향식과 상향식 접근으로 분석 과제 발굴하기 💡기업에서 데이터 분석 프로젝트를 기획할 때 가장 먼저 부딪히는 난관은 뭘까요? 무엇을 분석할 것인지 자체를 정하지 못하는 경우가 정말 많아요. "분석을 해야 하긴 하는데... 뭘 어떻게 시작해야 하지?"라는 생각, 다들 한 번쯤 해보셨을 거예요. 이럴 때 필요한 게 바로 하향식(Business Question) 접근과 상향식(Data-Driven) 접근입니다. 이 두 가지 전략을 잘 활용하면 분석 방향이 또렷해지고, 과제 정의서도 명확하게 쓸 수 있게 됩니다.이 글에서는 데이터 분석 기획 단계에서 과제를 어떻게 발굴하고, 구체적인 분석 과제 정의서를 어떻게 작성해야 하는지에 대해 이야기할 거예요. ADsP 시험 준비를 하시는 분들, ..

2-2 분석 방법론 비교CRISP-DM, KDD, SEMMA, EDM 분석 방법론 비교와 장단점 완전정리여러분, 혹시 데이터 분석 프로젝트를 시작하려고 할 때 막막한 느낌... 받아본 적 있으신가요? 😵 분석은 해야겠는데, 무슨 절차로 시작해야 할지, 어떤 기준으로 방법론을 골라야 할지 고민될 때 많잖아요. 그럴 때 알아두면 정말 든든한 프레임워크가 바로 CRISP-DM, KDD, SEMMA, EDM 같은 데이터 분석 방법론이에요. 이 방법론들, 사실 이름만 들어도 전문용어 같아서 거리감 들지만... 실제로는 데이터 분석을 단계별로 아주 체계적으로 안내해주는 로드맵이랍니다. 이번 글에서는 이 네 가지 대표 분석 방법론의 구성 단계, 특징, 차이점은 물론, 상황별 장단점까지 깔끔하게 비교해드릴게요. 초보..