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안녕하세요 미니멀헬퍼입니다. 오늘은 데이터 분석 중 데이터 시각화에 대한 이해를 돕기 위한 내용을 알아보겠습니다. 데이터 시각화란 수많은 데이터 사이에서 유의미한 결과를 도출해내기 위해 시각적인 효과를 나타낼 수 있는 형태로 구성하는 것을 말합니다. 흔히 막대그래프, 선그래프, 원 그래프 등 면적이나 높낮이를 통해 상호 비교를 하기 위한 방법으로 사용됩니다. 엑셀이나 파워포인트 등 데이터를 입력하여 자동으로 시각화 자료로 만들어주는 도구가 많은데요. 도표라는 수단을 활용하여 한 눈에 보이지 않았던 데이터의 상관 관계 또는 특이한 점을 발견하는 것을 목표로 합니다. 데이터를 표현하는 시각화 방법은 정해져 있지 않습니다. 데이터의 종류 및 특성에 따라 여러 시각화 방법을 복합적으로 사용하는 경우도 있으며, ..

안녕하세요 미니멀 헬퍼입니다. 오늘은 데이터 분석 과정 중 데이터 시각화에 대해 알아보겠습니다. 데이터 시각화란 말 그대로 데이터를 시각적인 요소를 포함한 형태로 표현한다는 것입니다. 데이터를 시각화하는 이유는 무엇일까요? 시각화하였을 때 데이터에 숨겨진 의미를 찾을 수 있기 때문입니다. 단순히 나열되어 있는 테이블 형태의 데이터에서 특징을 파악하기란 쉽지 않습니다. 또한 눈으로 확인이 가능한 적은 수의 데이터의 경우 하나씩 비교해보며 유의미한 값을 도출할 수 있지만, 수만, 수십 만개의 데이터를 한 눈에 보기란 쉽지 않습니다. 그래서 데이터 분석 과정에서 시각화 도구는 적절히 사용되는 것이 매우 중요하며, 반드시 필요한 데이터 분석 과정이 되겠습니다. 이번 시간에는 많은 양의 데이터를 다루는 대신, 시..

안녕하세요 미니멀헬퍼입니다. 오늘은 여러분이 얼마나 '정상'에 가까운 지 알려주는 인공지능 프로그램을 소개하려 합니다. 정상이란 기준은 상당히 보편적이고 평균적인 값을 의미하곤 하는데요. 인공지능이 여러분의 정상도를 평가한다면, 그 값을 믿으실 건가요? 안 믿으실 건가요? How nomal am i? 라는 이 프로그램은 EU의 Sherpa 연구 프로젝트의 일부라고 합니다. 웹 캠을 통해 인공지능이 자신의 얼굴을 인식하여 데이터를 파악하는 것입니다. 얼굴 인식을 통해 매력도, 나이, 성별, 체질량지수, 기대수명, 감정 등을 읽는다고 합니다. 하나같이 평균이하거나 내가 기대한 것보다 못미치면 기분이 썩 좋지 않을 주제들만 있는 듯 합니다. 시작하기 전 약관 동의를 클릭하고 시작합니다....... 라고는 하지..

안녕하세요 오늘은 데이터 분석 기획에 대해 이야기 해보고자 합니다. 데이터 분석은 예전부터 많이 사용되어 오던 용어이지만, 최근 빅데이터, 인공지능 등 데이터 활용 산업의 발달로 인해 데이터 분석에 대해 새롭게 접근하기도 합니다. 데이터 자체뿐 아니라 데이터 분석 과정 그리고 데이터 분석을 통한 가치 창출에 초점을 맞추고 있습니다. 여기에는 가치 있는 분석 결과 도출, 다양한 데이터 분석 기법 적용에 대한 문제에 대해 생각해보겠습니다. 분석 기획이란 데이터 분석을 하기 전 얻으려는 목적 및 예상 결과에 대해 생각해보고 데이터 분석 방법을 정하는 것입니다. 데이터를 활용 문제 해결을 위해서는 컴퓨터 분석, 수학적/통계적 분석, 비즈니스 산업적 분석 등 각 분야의 기술 및 관점이 서로 연관되어 있습니다. 다..

안녕하세요 오늘은 빅데이터에 대해 알아보겠습니다. 데이터 하면 요즘에는 누구나 빅데이터(BigData)를 쉽게 떠올릴 수 있겠습니다. 말그대로 방대한 양의 데이터를 뜻하고 추가적으로 데이터베이스 소프트웨어 프로그램으로 저장, 관리, 분석의 범위를 초과하는 데이터를 이야기합니다. 오늘날 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있는 이유는 이러한 데이터를 분석하고 그 결과를 활용할 수 있을만큼 컴퓨터 성능과 기술력이 크게 발전했기 때문이 아닐까 생각이 됩니다. 예전에는 직감이나 오랜 경험, 노하우를 통해 본능적으로 일을 처리하였다면, 미래에는 철저하게 분석된 데이터를 통해 보다 정확하고 효율적인 업무 처리를 할 것입니다. 이 가운데 데이터 분석은 중요한 부분을 차지하게 됩니다. 예전에 18세기 산업혁명에서 중요한 ..

안녕하세요 오늘은 데이터 베이스에 대해 알아보겠습니다. 1950년대 미국 정부가 자국의 군비 상황을 관리하기 위해 컴퓨터 기술을 활용하여 데이터들의 도서관, 즉 데이터(Data)와 기지(Base)가 합쳐져 지금의 데이터베이스가 널리 사용되고 있다고 합니다. 시스템을 통한 체계적 관리와 저장 등의 의미로 많이 사용됩니다. '동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 대응해서 데이터를 받아들이고 저장, 공급하기 위하여 일정한 구조에 따라서 편성된 데이터의 집합' 데이터베이스 관리시스템(DBMS)은 데이터베이스와는 구분되는 개념으로, 데이터베이스를 구축하고 유지하기 위한 소프트웨어로 인식해야 합니다. 데이터베이스의 특징 첫 번째는, 통합된 데이터로 동일한 내용이 중복되어 있지 않다는 것..

안녕하세요 오늘은 인공지능 학습을 위한 가장 기본적이지만, 어찌보면 가장 중요한 내용인 데이터에 대해 알아보겠습니다. 일반적인 데이터에 대한 개념과 더불어, 인공지능 학습을 위한 데이터 전처리, 가공 및 분석 측면에서 어떤 방법으로 다뤄지는지까지, 나아가 데이터 관련 자격증 공부와 연관된 내용으로 다뤄보겠습니다. 데이터에 대한 정의부터 살펴 보자면, 데이터는 '객관적인 사실(Fact)'라는 존재적 특성을 가진다고 합니다. 즉 데이터 자체만으로는 어떤 의미를 가지지 않는, 누가 봐도 똑같이 볼 수 있는 실체라는 것입니다. 다른 특성으로 당위적 특성이 있는데, 데이터를 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거로 활용하는 경우에 해당합니다. 다른 어떠한 상황이나 다른 변수와 관련하여 상호 관계적인 의미를 갖는다..