데이터리터러시2 에이블런 퍼포먼스 마케팅 4일차 (06/02) 에이블런 퍼포먼스 마케팅 4일 차 (06/02) 3일 차 교육 목차 비전공자를 위한 통계 기술 통계를 통한 데이터 요약하기 기술 통계를 통한 데이터 요약하기 상관분석(우울증)을 통한 데이터 관계 파악 나의 키워드와 상관관계 높은 키워드 찾기 회귀분석을 통한 미래 예측하기 1일 차부터 오늘까지 배운 내용들은 데이터 리터러시의 하위 역량이었습니다. 기획, 수집, 이해 및 관리, 분석, 시각화 과정의 맥락을 이해하며 수업에 참여했습니다. 문제가 발생했을 때 그것을 해결하기 위한 기획을 하고, 어떤 데이터를 어떻게 분석하여 유의미한 결론을 도출하는지, 큰 흐름을 파악하는데 큰 도움이 되었습니다. 회귀분석을 통한 미래 예측하기 오늘은 마지막 데이터 분석 기법으로 회귀분석을 배우고 실습했습니다. 인과관계의 특징 1.. 2023. 6. 12. 에이블런 퍼포먼스마케팅 1일차 (5월30일) 에이블런 퍼포먼스마케 1일차 (5월30일) TIL 오늘의 학습 목차 오늘 배운 것을 크게 나누면 아래의 두 가지입니다. 1.데이터 리터러시의 기초적인 이론과 활용 사례 2.공공데이터와 파워 쿼리를 이용한 데이터 추출 데이터 리터러시의 기초적인 이론과 활용 사례 데이터 리터러시란? 데이터를 읽고 쓸 줄 아는 능력 데이터 사용 의존도가 높아지는 사회에서 인재가 갖추어야 할 능력 왜곡된 데이터 구분 능력 필요 데이터 리터러시의 하위 역량 기획 > 수집 > 이해 및 관리 > 분석 > 시각화 데이터 기획 정성적이고 추상적인 문제를 정량화하는 과정 가능한 한 구체적이고 정량적으로 가설 생성 데이터수집 내부(기업 데이터베이스) 외부(고객 니즈) 아이디어 기법 사용 6하 원칙 활용 데이터 관리 스트럭처 테이블 테이블로.. 2023. 6. 12. 이전 1 다음
