[빅데이터분석기사]필기 3과목 메타코드 강의 | #1 분석 모형 설계 강의 정리 및 후기

안녕하세요 다온다온입니다

이번 강의 후기는 빅분기 3과목 강의에 대한 후기를 가져왔습니다

 

https://mcode.co.kr/mypage/lecture_view?wm_id=993&lecture_id=5&lecture_num=2&lecture_sub=9

메타코드M

3과목

 

 

• 분석 모형 설계
• 데이터 분할
• 회귀 분석 설명
• 다중회귀분석
• 회귀분석 문제풀이
• 분류모델-Logistic regression/svm
• 분류모델-의사결정나무/앙상블모형/KNN
• 분류모델 문제풀이 & Hard voting/soft voting
• 인공신경망/딥러닝 함수
• 인공신경망/딥러닝 함수 문제풀이
• 군집 분석
• 군집분석 문제풀이
• 연관관분석
• 다변량분석/시계열분석
• 비모수통계

이렇게 구성되어 있습니다 

이번 정리에서는 "분석모형설계" 파트에 관련 된 내용을 정리해 볼까 합니다

 

 

분석모형설계

 

 

[기계학습] 

*지도와 비지도의 차이점음 y값 즉 라벨의 유무에 따라 나뉨

**지도학습에서 회귀와 분류에 확실하게 구분되는 모델이 문제로 출제됨

 

지도학습	비지도학습	강화학습
1) 회귀 : -선형회귀	1) 군집화 -계층적 (최단/최장/평균/와드) -비계층적(K-means 등) *군집개수를 정하면 비계층적	Q-러닝
2) 분류 : -로지스틱회귀 -판별분석 -나이브베이즈	2) 차원축소 -주성분분석(PCA)
* 회귀/분류 모두 가능한 모델들 -의사결정나무 -랜덤포레스트 -K-NN -SVM -인공신경망 -앙상블(배깅, 부스팅)	3) 연관규칙
	4) 자기조직화지도(SOM)

 

 

 

문제1 분류에 사용되는 데이터마이닝 기법은?

 

보기
1. 선형회귀
2. k-means
3. 연관규칙
4. 랜덤포레스트

 

1. 선형회귀 : 지도학습(회귀)

2. k-means : 비지도학습(군집)

3. 연관규칙: 비지도학습

4. 랜덤포레스트 : 지도학습(분류,회귀 둘다 가능)

 

• 정답 4번

 

문제2  분류모형으로 사용하기에 적합하지 않은 분석방법은?

보기
1. 다중회귀분석
2. 나이브베이즈
3. SVM
4. 의사결정나무

 

1. 다중회귀분석 : 지도학습(회귀)

2. 나이브베이즈 : 지도학습(분류)

3. SVM : 지도학습(회귀/분류)

4. 의사결정나무 : 지도학습(회귀/분류)

 

문제3 비지도학습의 예로 올바른 것은?

보기
1. 이미지 학습을 통한 양품/불량품 분류
2. 고객의 구매이력을 바탕으로 할인쿠폰을 발행
3. 강수량 예측
4. 집값을 예측

 

y값 ( = 답 = 라벨 = 종속변수 ) 이 있으면 지도학습 , 없으면 비지도학습

 

1. 지도학습

2. 비지도학습

3. 지도학습

4. 비지도학습

 

*비지도학습의 다른 예

- 고객의 구매패턴분석을 통한 상품 추천

-여러 고객들의 구매 형태를 확인해서 고객을 그룹화하기

-고객의 영화 시청 이력을 분석해서 영화 추천

 

 

문제4  데이터 내의 패턴/관계/규칙 등을 탐색하고 모델화하여 유영한 지식/정보를 추출하는 것

 

데이터 마이닝

 

 

문제5  분석모형 구축 절차를 순서대로 나열하시오

보기
1. 모델링
2. 검증 및 테스트
3. 실제 환경에 적용
4. 요건 정의

 

1) 요건정의 : 분석요건 도출 / 수행방안 설계 / 요건 확정

2) 모델링 : 분석기법적용 / 성능평가 

3) 검증 및 테스트 : 운영상황에서 실제 테스트 / 비즈니스 영향도 평가

4) 적용하기 : 실제 환경에 적용 / 모니터링, 리모델링

 

 

문제6 분석모형 개발절차를 순서대로 나열하시오

보기
1. 데이터 수집/처리
2. 분석결과 평가 및 모형 선정
3. 분석알고리즘 수행

 

1(데이터 전처리) ->3(분석수행) ->2(성능평가/모형선정)

 

 

 

 

 

데이터 분석 순서(지도학습)

 

실습을 위해서도 데이터분석 순서가 필요하다 

 

 

위 그림은 지도학습에 관련된 순서 표인데

앞으로 실기를 할 때도 꼭 필요한 내용이라고 하니까 꼭 암기하고 넘어가도록 하자!!