데이터 분석: 두 판 사이의 차이

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[[분류:데이터 공학]]
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데이터 분석은 기술 통계 분석을 기본으로 하며, 주어진 문제에 대한 변수 구성 및 데이터 특성에 따라 추론 통계 분석 및 데이터 마이닝을 종합적으로 활용


* [[ODS]]
{| class="wikitable"
* [[데이터 마트]]
|-
* [[데이터 웨어하우스]]
! 구분 !! 기술 통계 분석 !! 추론 통계 분석 !! 데이터 마이닝
* [[데이터 레이크]]
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* [[EDW]]
| 개념 || 데이터가 가진 일반적 특성 분석 || 표본 분석을 토대로 모집단의 특성 추론 || 대규모 데이터에 숨어있는 패턴을 발견
* [[ETT]]
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* [[하둡]]
| 예시 || 빈도수, 비율, 평균, 표준편차, 최빈치, 왜도, 5분위수 || 평균/비율차이, 독립성/정확도, 분산/상관/회귀/시계열분석 || 군집, 연관, 분류, 예측, 텍스트 마이닝
* [[CEP]]
|-
* [[CDC]]
| 주안점 || 다차원 분석을 통해 다양한 측면의 현상 파악 || 비교집단 간 특성차이, 조치수단 간 효과차이를 통해 집단, 수단을 선별 || 도출된 패턴 및 규칙을 이용해 개별 대상별 전략 수립
* [[OLAP]]
|}
* [[비즈니스 인텔리전스]]
 
* [[DSS]]
== 같이 보기 ==
* [[SEM]]
* [[데이터 분석 시스템]]
* [[빅데이터]]
* [[빅데이터 분석]]
* [[표본]]

2020년 4월 7일 (화) 22:17 판

데이터 분석은 기술 통계 분석을 기본으로 하며, 주어진 문제에 대한 변수 구성 및 데이터 특성에 따라 추론 통계 분석 및 데이터 마이닝을 종합적으로 활용

구분 기술 통계 분석 추론 통계 분석 데이터 마이닝
개념 데이터가 가진 일반적 특성 분석 표본 분석을 토대로 모집단의 특성 추론 대규모 데이터에 숨어있는 패턴을 발견
예시 빈도수, 비율, 평균, 표준편차, 최빈치, 왜도, 5분위수 평균/비율차이, 독립성/정확도, 분산/상관/회귀/시계열분석 군집, 연관, 분류, 예측, 텍스트 마이닝
주안점 다차원 분석을 통해 다양한 측면의 현상 파악 비교집단 간 특성차이, 조치수단 간 효과차이를 통해 집단, 수단을 선별 도출된 패턴 및 규칙을 이용해 개별 대상별 전략 수립

같이 보기