시각화 데이터 시각화 예시: 마인드맵 정보 시각화 예시: 트리맵 정보 디자인 예시: 나폴레옹 행군의 다이어그램, 나이팅게일의 다이어그램 인포그래픽: 지하철 노선도 정보 디자인 프로세스 데이터 수집 모든 것을 읽기 내러티브 찾기 문제 정의 계층 구조 만들기: 프로젝트 정리 및 인포그래픽의 개별 자료 정리 와이어프레임 그리기: 중요한 정보에 대한 시각표현 방법 만들어냄 포맷 선택하기: 프로세스를 설명하기 위한 다이어그램, 흐름도 등 필요 시각 접근 방법 결정하기: 직관적이고 효과적인 인포그래픽 결정 정제와 테스트 세상에 선보이기 빅데이터 시각화 프로세스 벤 프라이: 획득 - 분해 - 선별 - 마이닝 - 표현 - 정제 - 상호작용 빅데이터 프로세스 정보 구조화: 데이터 분석과 동시에 필요한 그래프 그려내기 정..

ADP 서술형에 주로 출제되는 키워드는 아래와 같습니다. 아래 키워드 위주로 개념을 정리하시면 좋을 것 같습니다. 주제1. 탐색적 분석2. 회귀분석3. 주성분분석4. 시계열분석5. 로지스틱 회귀분석6. 의사결정나무7. 군집분석

4장. 통계분석 1절. 통계분석의 이해 표본추출 단순랜덤 추출법 계통추출법 집락추출법 층화추출법 측정 명목척도: 어느 집단에 속하는지 분류 (예: 성별) 순서척도: 서열관계 (예: 만족도) 구간척도: 구간 사이의 간격이 의미가 있는 자료 (예: 온도) 비율척도: 절대적 기준인 0이 존재하고 연산 가능 (예: 무게) 확률분포 t-분포: 두 집단의 평균이 동일한지 검정 카이제곱 분포: 두 집단 간 동질성 검정 F-분포: 두 집단 간 분산의 동일성 검정 가설검정 유의수준(alpha): 귀무가설이 옳은데도 이를 기각하는 확률의 크기 제1종 오류: 귀무가설이 옳은데도 이를 기각하게 되는 오류 제2종 오류: 귀무가설이 옳지 않은데도 이를 채택하게 되는 오류 비모수 검정 정의: 모집단 분포에 대한 가정을 하지 않는 ..