데이터 분석가 Vol.1 : 데이터 기초체력 기르기

생각보다 많은 분석가들이 개념적인 확실한 이해 없이 코드만 붙여 업무를 하는 것을 봤다.특히 기존 다른 영역의 업무 진행 후 데이터 분석가로 전향한 이들은 비즈니스적인 이해도는 높지만 전체적인 데이터 분석 프로세스를 올바르게 구성하는 것에 많은 어려움을 겪는다.머신러닝

1.1 왜 통계학을 알아야 할까? 누구나 데이터를 다루는 시대가 됐지만 데이터를 효과적으로 다루고자 한다면 언제나 통계학적 사고가 필요하다. 같은 데이터를 보더라도 통계학을 제대로 아는 사람과 모르는 사람은 확연히 다른 인사이트를 가질 수 있다. 일반적으로 데이터

2.1 모집단과 표본, 전수조사와 표본조사 > 모집단(population) : 분석 대상 전체 집합 표본(sample) : 모집단의 일부 > 전수조사 : 모집단 자료 전체 조사 및 분석하여 정보 추출(선거 투표) 표본조사 : 표본을 통해 모집단의 정보(평균, 표준편