표본 추출(Sampling) · ≒ 데이터 샘플링 ≒ 데이터 추출 ≒ 표집 · 데이터 일부를 정리해서 최적의 입력 데이터로 만드는 과정입니다. · 모집단의 부분집합을 추출하는 것입니다. 모집단 -> 표본 표본조사(sampling study) · 표본추출의 과정을 거쳐 모집단의 일부를 표본으로 선정하고 그 표본에 대해서 자료를 수집∙분석하는 것을 말합니다. 모집단 -> 표본(표본 추출) -> 표본 조사 및 분석(표본조사)

WBS를 이용한 Day단위 분석 수행관리· WBS 작성시 납기를 만족시킬 수 있는지 확인이 필요합니다.· 납기 초과할 경우, 납기기준으로 언제 특정 업무를 시작해야 하는 지 파악합니다.· WBS를 일 단위로 작성합니다.· 핵심적 분석 항목과 구체적 분석 범위를 지정해 분석 범위를 명확히 합니다.· 관련 업무와의 선∙후행 관계 검토를 위해 이에 대한 WBS를 일 단위로 작성합니다.· 동일 업무에 대해 기술∙분석 담당자를 지정합니다. 양식 예시 양식 다운로드 WBS를 이용한 Day단위 분석 수행관리시 고려사항· 프로젝트 통합 관리 및 범위∙시간∙비용∙품질∙인력∙의사소통∙위험∙조달∙이해당사자를 관리합니다.· 일정계획, 수행 조직 및 역할∙책임을 분배합니다.· 필수 분석 항목과 선택 분석 항목 사전 구분 후 우..

R 특징 · 전문 통계 표준 플랫폼으로서, 기능이 다양하고 그래픽이 우수합니다. 그래서 통계연구 및 비주얼라이제이션에 널리 활용되고 있습니다. · 통계계산과 패키지 개발 외에도 다양한 계산이 필요한 곳에서 우수한 성능 구현이 가능합니다. · 복잡한 행렬 계산을 빠르게 수행할 수 있습니다. · 사용자가 제작한 패키지를 추가하여 기능을 확장할 수 있습니다. 핵심적인 패키지는 R 프로그래밍 언어와 함께 설치되며, CRAN(the Comprehensive R Archive Network)을 통해 700개 이상의 다양한 기능을 가지는 패키지를 내려 받을 수 있습니다. · 멀티 플랫폼(윈도우, 리눅스, OS X등)을 지원합니다. · 소스코드의 수정 없이 재사용이 가능합니다. · 객체지향 언어와 함수형 언어의 특징을..

분석 유스케이스(Analytic Use Case) 분석을 적용했을 때 업무 흐름을 개념적으로 설명한 것입니다. 분석 유스케이스 특징 · 비즈니스 모델을 구성하는 이론을 설명합니다. · 하나 이상의 분석을 포함합니다. · 프로세스 혁신의 수단으로 사용가능합니다.

K-최근접 이웃 추정(KNN) 알고리즘 · ≒ KNN; K-Nearest Neighbors Estimation · ≒ k-최근접 이웃 알고리즘 · 패턴 인식에서, k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식입니다. · 두 경우 모두 입력이 특정 공간 내 k개의 가장 가까운 훈련데이터로 구성되어 있습니다. · 출력은 k-NN이 분류로 사용되었는지 또는 회귀로 사용되었는지에 따라 다릅니다. · 인접한 K개의 점을 찾는 것은 같으나 그것이 포함되는 영역의 크기에 따라서 확률 밀도를 나타내는 것입니다. · 새로운 데이터의 분류를 알기 위해 사용합니다. · 가장 간단한 머신러닝 알고리즘으로 훈련 데이터을 지정하는 것이 모델을 만드는 과정의 전부입니다. 새로운 데이터에 대해 예측할 경우..

R_HOME 생성 eclipse 메뉴: [Windows] >> [Preferences] 왼쪽 창에서 [StatET] > [Run/Debug] > [R Environments] 선택 우측창 상단의 [Add…] >> [Add Local(default)…] "Location( R_HOME)" 항목 우측에 있는 [+]버튼 클릭 >> [Try find automatically…] 클릭 [Detect Default Properties/Settings] 버튼을 클릭하면 자동의 관련 설정을 마무리합니다. >> [OK] [Apply] >> [Apply and Close]