Page 54 - 데이터과학 무엇을 하는가? 전자책

현업에서 자주 활용하는 고리
고리 주 활용 분
업리프트 (Uplift modeling) 단계적 추정, 예 분석
의료 통계, 설비 분야 사건 예 (이 , 사
생존 분석(Survival Analysis)
, 고장 등)
회 분석(Regression, logistic) 예 분석, 추정 분석(매출, 신용 수 등)
시각화(Visualization) 원인과 관계 분석

기 통계(Statistics) 기 통계 현황 악
부스팅(Boosting), (Bagging) 분류 분석(일종의 앙상 기법)

시계 / 분석(Timeseries/Sequence analysis) 시간상의 예 (이자율, 예산 등 예 )
요인 분석(Factor Analysis) 요인 분석, 차원 축소

이상치 감지 기법(Anomaly/Deviation detection) 이상치 분석
텍스트 마이 (Text Mining) 시대 경향 및 감성 분석

의사 정 나무(Decision Trees) 분류(종속 변수 존재)
신경 회로 (Neural Nets) 분류 분석
독립 변수 의 분류, 그룹화,
군집 분석(Clustering, K-mean)
프로 일
앙상 기법(Ensemble methods) 분류, 예 적화 등의 합 분석

관계 분석(사 관계, 통화 관계, 소셜
소셜 트 크 분석(Social Network Analysis)
트 크 등)
연관 법 (Association rules) 관계 분석, 장 구니 분석 등

서포트 터 머신(Support Vector Machine, SVM) 분류 분석
주성분 분석(Principal component analysis, PCA) 원인 분석(독립 변수간의 관계), 차원 축소

개의 기본 알고리 을 활용하여 상품,
추 (Recommender)
내용, 사 등 추 (일종의 앙상 기법)

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