https://adsp.todaycode.kr/study/1 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6d/Data_types_-_en.svg/400px-Data_types_-_en.svg.png 정형·반정형·비정형 데이터 유형 분류 데이터 유형 분류 다이어그램 https://adsp.todaycode.kr/study/2 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/06/DIKW_Pyramid.svg/400px-DIKW_Pyramid.svg.png 데이터 → 정보 → 지식 → 지혜의 계층 구조 DIKW 피라미드 다이어그램 https://adsp.todaycode.kr/study/3 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e0/SECI_Model.jpg/400px-SECI_Model.jpg 노나카의 SECI 모델 — 암묵지와 형식지 변환 과정 SECI 모델 다이어그램 https://adsp.todaycode.kr/study/4 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/7c/Relational_database_terms.svg/400px-Relational_database_terms.svg.png 관계형 데이터베이스의 기본 구성 요소 관계형 데이터베이스 용어 다이어그램 https://adsp.todaycode.kr/study/6 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c2/Byte_vs._Bit.svg/400px-Byte_vs._Bit.svg.png 1바이트 = 8비트의 구조 바이트와 비트 관계 https://adsp.todaycode.kr/study/8 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c9/Big_data_cartoon_t_702b9647f4.jpg/400px-Big_data_cartoon_t_702b9647f4.jpg 빅데이터의 3V(Volume, Velocity, Variety) 특성 빅데이터 개념도 https://adsp.todaycode.kr/study/10 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b5/Data_Mining_Community.svg/400px-Data_Mining_Community.svg.png 데이터 마이닝의 주요 기법과 활용 분야 데이터 마이닝 프로세스 https://adsp.todaycode.kr/study/11 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/ba/Data_visualization_process_v1.png/400px-Data_visualization_process_v1.png 데이터 과학의 프로세스 — 수집, 분석, 시각화 데이터 사이언스 프로세스 https://adsp.todaycode.kr/study/15 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e6/Top-down.svg/400px-Top-down.svg.png 하향식(Top-down) 접근법의 구조 하향식 접근법 다이어그램 https://adsp.todaycode.kr/study/16 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b9/CRISP-DM_Process_Diagram.png/400px-CRISP-DM_Process_Diagram.png CRISP-DM 데이터 마이닝 프로세스의 6단계 CRISP-DM 프로세스 다이어그램 https://adsp.todaycode.kr/study/20 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ec/Capability_Maturity_Model.svg/400px-Capability_Maturity_Model.svg.png 역량 성숙도 모델(CMM)의 5단계 구조 CMM 성숙도 모델 다이어그램 https://adsp.todaycode.kr/study/22 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/0f/Oldfaithful3.png/400px-Oldfaithful3.png 통계학의 대표적 시각화 — 산점도(Scatter Plot) 통계 시각화 산점도 https://adsp.todaycode.kr/study/23 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/74/Normal_Distribution_PDF.svg/400px-Normal_Distribution_PDF.svg.png 다양한 매개변수에 따른 정규분포 확률밀도함수 정규분포 확률밀도함수 그래프 https://adsp.todaycode.kr/study/24 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bf/Simple_random_sampling.PNG/400px-Simple_random_sampling.PNG 모집단에서 표본을 추출하는 단순 무작위 표본추출 단순 무작위 표본추출 https://adsp.todaycode.kr/study/25 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/52/P-value_Graph.png/400px-P-value_Graph.png 가설검정에서 p-value의 개념 p-value 그래프 https://adsp.todaycode.kr/study/26 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d4/Correlation_examples2.svg/500px-Correlation_examples2.svg.png 상관계수(r)에 따른 산점도 패턴. 1행: 선형 관계 강도, 2행: 분산만 다른 무상관, 3행: 강한 비선형 관계라도 피어슨 r은 0이 됨 — '상관 0 ≠ 관계 없음'의 핵심 교훈 다양한 상관계수 값에 따른 산점도 패턴 — 1행은 직선 강도(r=+1·0.8·0.4·0·-0.4·-0.8·-1), 2행은 모두 r≈0이지만 분산이 다른 분포, 3행은 모두 r≈0이지만 명확한 비선형 패턴을 가진 분포 https://adsp.todaycode.kr/study/27 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/be/Normdist_regression.png 선형회귀의 확률적 의미: 각 X에 대한 Y의 조건부분포가 정규분포라는 가정 하에, **조건부 기댓값 E[Y|X]을 잇는 직선**이 곧 회귀선. 잔차(관측값 - 회귀선)는 평균 0인 정규 오차로 가정 선형 회귀의 확률적 해석 — X 값마다 Y가 정규분포를 따르고, 그 평균(조건부 기댓값)이 회귀직선을 형성한다 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/86/Coefficient_of_Determination.svg **결정계수 R² = SSR/SST = 1 − SSE/SST** 의 시각화. 파란 점선(평균 ȳ) 주변의 전체 분산(SST)을 빨간색(설명된 분산 SSR)과 회색(잔차 SSE)으로 분해한다. R²이 1에 가까울수록 회귀선이 데이터 변동을 더 많이 설명 결정계수 R²의 기하학적 의미 — 전체 분산(SST)을 회귀가 설명하는 부분(SSR)과 설명 못한 잔차(SSE)로 분해 https://adsp.todaycode.kr/study/28 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/77/Random-data-plus-trend-r2.png/400px-Random-data-plus-trend-r2.png 시계열 데이터에 추세선을 적합한 그래프 시계열 데이터와 추세선 https://adsp.todaycode.kr/study/29 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c6/Manual_decision_tree.jpg/400px-Manual_decision_tree.jpg 의사결정나무(Decision Tree)의 분기 구조 의사결정나무 예시 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/2a/Svm_max_sep_hyperplane_with_margin.png SVM의 최대 마진 초평면 (가운데 굵은 선) — 점선이 마진의 경계, 점선에 닿은 점이 서포트 벡터 SVM 최대 마진 초평면과 서포트 벡터 https://adsp.todaycode.kr/study/30 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b5/Ensemble_Bagging.svg/400px-Ensemble_Bagging.svg.png 배깅(Bagging) 방식의 앙상블 학습 구조 배깅(Bagging) 앙상블 다이어그램 https://adsp.todaycode.kr/study/31 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c8/Cluster-2.svg/400px-Cluster-2.svg.png 데이터가 여러 군집으로 분류된 클러스터 분석 결과 클러스터 분석 결과 https://adsp.todaycode.kr/study/33 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/15/GaussianScatterPCA.png/400px-GaussianScatterPCA.png 가우시안 분포 데이터에서 주성분 방향을 표시한 산점도 PCA 주성분 분석 시각화 https://adsp.todaycode.kr/study/34 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6b/Roccurves.png/400px-Roccurves.png 다양한 분류 모형의 ROC 곡선 비교 ROC 곡선 그래프