💛카카오 부트캠프💛 5회차

춘식이 아이스크림을 잔뜩 얻었다

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TODO💛

- 출석체크 (시간 확인) ✅

- exp 참여하기 

- 퇴실체크 (시간 확인) ✅

- 블로그 글 작성 - 회차/실습/팀.개인 미션 ✅

 

- 4회차 강의 복습 ✅

- 5회차 강의 복습 

 

- 2회차 강의 실습 하기

- 3회차 강의 실습 하기

- 4회차 강의 실습 하기

 

- 개인 미션 하기 : 챗봇

- 팀 미션 하기 : 헬스케어 

- JIRA 써보기✅

- AI 회의 ✅

- 팀 회의 ✅

- 모각코 하기 

 

- 코테 신청/참가

- AWS/지피티 지원 내용

 

- 출석 사진 보내기✅

 

- 알고리즘 문제 풀기✅

 

 

+ 설거지/청소✅/빨래✅/점심인증✅/운동

+ 뀨업 프론트 또는 크롤링

7월 세부 일정 나왔따

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이론💛

주제: 데이터 분석 I

1. **데이터 분석 개요**
   - 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하여 결정 지원 과정
   - 분석 과정:
    - 목표 및 질문 정의
    - 데이터 수집
    - 데이터 정제
    - EDA (탐색적 데이터 분석)
    - 데이터 분석 및 모델링
    - 결과 해석 및 시각화
    - 스토리텔링
   - 중요성:
    - 경쟁 우위 확보
    - 의사결정 개선
    - 효율성 증가
    - 고객 이해 및 서비스 개선

2. **데이터의 종류와 속성**
   - 정량적 데이터: 수치로 표현되는 데이터
   - 정성적 데이터: 문자, 동영상 등으로 분류되는 데이터
   - 수치형 데이터: 연속형(온도, 무게) 및 이산형 데이터
   - 범주형 데이터: 범주화된 제한된 범위의 값을 가짐

3. **데이터 탐색 (EDA)**
   - 데이터의 시각화와 요약을 통해 중요 특성과 패턴 발견 과정
   - 데이터 분석의 방향과 품질 결정, 잠재적 문제 사전 파악 및 수정 기회 제공
   - 분석 유형:
    - 데이터 시각화
    - 기술 통계
    - 다변량 분석

4. **상관관계 및 인과관계**
   - 상관관계: 두 변수 간의 연관성을 수치적으로 나타내는 지표
   - 인과관계: 한 변수(원인)의 변화가 다른 변수(결과)의 변화를 유발

5. **가설 검정과 A/B 테스트**
   - 가설 검정: 표본 데이터를 사용해 모집단에 대한 통계적 가설의 타당성 판단
   - A/B 테스트: 두 가지 이상의 버전을 테스트하여 어느 것이 더 효과적인지 결정하는 방법

 

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실습💛

🍋카카오 부트캠프🍋 5회차 실습 : 데이터 분석 실습 ing

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미션💛

회이