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번호핵심 키워드상세 설명1연관성 분석대량의 데이터에서 항목 간의 숨겨진 연관 규칙을 찾아내는 분석 기법으로, '장바구니 분석' 또는 '서열 분석'이라고도 불림. 조건과 반응(If-Then) 구조로 연관성을 파악함.2지지도 (Support)전체 거래 중 특정 조건 품목과 결과 품목이 동시에 포함된 거래의 비율. 연관 규칙의 발생 빈도를 나타냄.3신뢰도 (Confidence)조건 품목이 발생했을 때 결과 품목이 발생할 조건부 확률. 조건 품목이 주어졌을 때 결과 품목이 나타날 가능성을 나타냄.4향상도 (Lift)연관 규칙이 우연에 의해 발생한 것인지 아닌지를 측정하는 척도. 1을 기준으로 1보다 크면 양의 관계, 1이면 독립, 1보다 작으면 음의 관계를 의미함.5아프리오리 알고리즘 (Apriori Algor..

번호핵심 키워드상세 설명1서포트 벡터 머신 (SVM)데이터를 분류하는 지도 학습 모델로, 최적의 분리 초평면을 찾아 마진을 최대화하여 분류 정확도와 일반화 성능이 뛰어남.2초평면 (Hyperplane)N차원 공간에서 N-1차원의 결정 경계선으로, 데이터를 분류하는 기준이 되는 선 또는 면.3서포트 벡터 (Support Vector)결정 경계와 가장 가까이 있는 데이터들로, 결정 경계를 정의하는 데 핵심적인 역할을 하며 여러 개일 수 있음.4마진 (Margin)결정 경계와 서포트 벡터 사이의 거리로, SVM의 목표는 이 마진을 최대화하여 모델의 일반화 성능을 높이는 것임.5커널 트릭 (Kernel Trick)선형적으로 분리 불가능한 데이터를 고차원으로 매핑하여 선형 분리가 가능하도록 하는 기법으로, 실제 ..

번호핵심 키워드상세 설명1인공신경망 (ANN)인간의 신경세포인 뉴런을 모방하여 만든 기계 학습 모델로, 딥러닝의 기본 개념이며 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다.2퍼셉트론인공신경망의 가장 기본적인 모델로, 입력층과 출력층으로 구성되며, 단층 퍼셉트론은 선형 분리만 가능하고 다층 퍼셉트론은 은닉층을 추가하여 비선형 분리가 가능합니다.3활성화 함수순 입력 함수로부터 받은 값을 특정 기준에 따라 판단하여 출력 값을 내는 역할을 하며, 시그모이드, 계단 함수, 부호 함수, ReLU 등 다양한 종류가 있습니다.4손실 함수 (비용 함수)예측값과 실제값의 차이인 오차를 수치화하는 함수로, 이 값을 최소화하는 방향으로 모델을 학습시키며, MSE, MAE, 교차 엔트로피 등이 있습니다.5경사 하강법손실 함수 값을 ..

번호핵심 키워드상세 설명1의사결정나무 (Decision Tree)데이터를 분류하거나 예측하기 위해 스무고개 게임처럼 질문을 통해 데이터를 분할해 나가는 나무 형태의 모델.2불순도 (Impurity)데이터가 얼마나 섞여 있는지를 나타내는 지표로, 불순도가 낮을수록 데이터의 순수도가 높음을 의미하며, 지니 지수, 엔트로피 지수, 카이제곱 통계량 등으로 측정한다.3가지치기 (Pruning)과대적합을 방지하고 모델을 단순화하기 위해 생성된 의사결정나무의 불필요한 가지를 잘라내는 과정.4정보 획득 (Information Gain)데이터를 분할했을 때 불순도가 감소하는 정도를 나타내는 지표로, 불순도 감소량이 클수록 좋은 분할이다.5의사결정나무 알고리즘데이터를 분할하는 기준과 방법을 정의하는 알고리즘으로, CART..

번호핵심 키워드상세 설명1로지스틱 회귀 분석~U" style="width: 75.5814%;">종속 변수가 범주형 데이터(예: 0 또는 1)일 때 사용하는 분류 기법으로, 기존 회귀 분석으로는 해결하기 어려운 문제에 적용됩니다.2로지스틱 함수 (시그모이드 함수)~U" style="width: 75.5814%;">S자 형태의 곡선 함수로, 입력값의 범위가 무한대여도 출력값을 0과 1 사이의 확률로 변환하여 예측하는 데 사용됩니다. 인공 신경망에서도 활용됩니다.3오즈 (Odds)~U" style="width: 75.5814%;">성공 확률(p)을 실패 확률(1-p)로 나눈 값(p / (1-p))으로, 특정 사건이 발생할 가능성을 나타냅니다.4로짓 변환 (Logit Transformation)~U" style..

번호핵심 키워드상세 설명1회귀 분석 가정회귀 분석 모델이 유효하기 위해 충족해야 하는 전제 조건으로, 선형성, 정규성, 독립성, 등분산성이 있습니다.2오차 검정 지표 (MAE, MSE, RMSE)회귀 모델의 예측 오차를 정량화하는 지표로, MAE(평균 절대 오차), MSE(평균 제곱 오차), RMSE(평균 제곱근 오차)가 있으며 값이 낮을수록 좋은 모델입니다.3결정 계수 (R-squared)회귀 모델이 종속 변수의 분산을 얼마나 잘 설명하는지 나타내는 지표로, 0에서 1 사이의 값을 가지며 1에 가까울수록 설명력이 높습니다.4수정된 결정 계수 (Adjusted R-squared)다중 선형 회귀 분석에서 독립 변수의 개수 증가에 따른 결정 계수의 과대평가를 보정하는 지표로, 설명력이 낮은 변수 추가 시 값..

번호핵심 키워드상세 설명1회귀 분석{V" style="width: 82.5581%;">하나 이상의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 추정하고 예측하는 통계 기법. 변수 간의 관계성을 밝히고 새로운 데이터에 대한 예측을 가능하게 함.2종속 변수와 독립 변수{V" style="width: 82.5581%;">종속 변수(Y)는 예측하고자 하는 대상이며, 독립 변수(X)는 종속 변수에 영향을 미치는 요인.3오차와 잔차{V" style="width: 82.5581%;">오차는 모집단에서의 예측값과 실제 값의 차이를 의미하며, 잔차는 표본 데이터에서 실제 값과 모델의 예측값 간의 차이를 의미함. 잔차는 오차의 실제 구현된 값으로 볼 수 있음.4회귀 계수 (파라미터){V" style="width: 82.5581..

번호핵심 키워드상세 설명1분석 모형 구축 절차요구사항 정의, 모형 설계 및 구축(모델링), 검증 및 테스트, 시스템 통합 및 유지보수의 4단계로 구성된 데이터 분석 모형 개발 과정2분석 환경 구축데이터 분석을 위한 도구(R, Python 등) 선정 및 활용, 통합 개발 환경(IDE) 구축을 포함하는 과정3R통계 분석에 특화된 오픈소스 프로그래밍 언어로, 다양한 패키지와 RStudio와 같은 통합 개발 환경을 제공하며 시각화에 강점4Python범용 프로그래밍 언어로, 데이터 분석을 위한 다양한 패키지(Pandas, NumPy 등)를 제공하며 직관적인 문법으로 비전공자도 쉽게 접근 가능5데이터 분할모형이 특정 데이터에만 높은 성능을 보이는 과적합을 방지하기 위해 데이터를 학습 데이터, 검증 데이터, 평가 데..

번호핵심 키워드상세 설명1빅데이터 모델링빅데이터 분석에서 인공지능, 딥러닝 등 다양한 분석 기법을 활용하여 모형을 구축하는 과정.2분석 모형현실 세계의 문제를 단순화하고 변수 간의 관계를 정의하여 미래를 예측하거나 분류하는 등 특정 목적을 달성하기 위한 도구.3매개변수 (Parameter)모형 내부에서 데이터로부터 학습되어 모형의 성능을 결정하는 변수 (예: 가중치, 회귀 계수).4초매개변수 (Hyperparameter)모형 외부에서 연구자가 직접 설정하여 모형의 학습 과정에 영향을 미치는 변수 (예: K-NN의 K 개수, 의사결정 나무의 깊이).5과대적합 (Overfitting) 및 과소적합 (Underfitting)과대적합은 훈련 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 ..

번호핵심 키워드상세 설명1가설 검정모집단에 대한 통계적 가설을 세우고, 표본을 추출하여 통계량을 통해 가설의 진위를 판단하는 과정.2귀무가설 (H0)기존 사실이나 차이가 없음을 가정하는 가설로, 과학자의 신중함에 따라 일단 관계가 없다고 시작하는 가설.3대립가설 (H1)귀무가설에 대립하여 연구자가 입증하고자 하는 가설로, 변수 간에 관계나 차이가 있음을 주장.4유의 수준 (α)귀무가설을 기각할지 채택할지 결정하는 기준이 되는 확률 값으로, 일반적으로 0.05(5%)를 사용.5P-값 (P-value)귀무가설이 옳다는 전제하에, 관측된 결과 또는 그보다 극단적인 결과가 나타날 확률. P-값이 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택.61종 오류 (Type I Error)사실은 귀무가설이 맞는데..