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9장 표본추출
제10장 결과분석 및 보고
제11장 기술통계와 도수분포
제12장 두 집단 평균비교, 교차분석과 분산분석
제13장 상관관계분석과 회귀분석
제14장 요인분석
제15장 판별분석
제16장 군집분석
- 각 장별 출제예상문제(해설 포함)
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이해
제10장 경과분석과 보고
제11장 기술통계 및 도수분포
제12장 교차분석 및 분산분석
제13장 상관관계분석 및 희귀분석
제14장 요인분석의 이해
제15장 판별분석의 이해
제16장 군집분석의 이해
- 각 장별 출제예상문제(해설 포함)
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이해
제10장 경과분석과 보고
제11장 기술통계 및 도수분포
제12장 교차분석 및 분산분석
제13장 상관관계분석 및 희귀분석
제14장 요인분석의 이해
제15장 판별분석의 이해
제16장 군집분석의 이해
- 각 장별 출제예상문제(해설 포함)
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분석의 주요 변수를 파악하기 어려움. 반면 데이터 마이닝은 OLAP과 달리 결과를 유연하게 파악하여 일반화된 결론을 도출함 - 중략 - 제1장 데이터마이닝의 개요 제2장 데이터마이닝의 활용 제3장 자료의 탐색 제4장 군집분석 제5장 연관규
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분석시에는 이보다 더 복잡한 통계분석기법을 사용하는 경우가
많다. 마케팅 연구자료를 분석할 때 자주 사용되는 기법으로는 요인분
석 군집분석· t-검증 분산분석 등이 있다. 요인분석(factor analysis)
은 서로 관련있는 마케팅변수끼리 묶어
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군집분석, 시계열, 시각화 등)로 관련된 R 패키지에 대한 정보를 이해하기 쉽도록 설명하므로 빅데이터를 분석하고 R 프로그램을 이해, 실무에 적용할 수 있기 때문에 유용하다.
이 레포트는 1인 미디어 채널 기획과 대표 콘텐츠 구성하기에 대
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활용 사례
제3장 빅데이터 기술
제4장 빅데이터의 수집
제5장 빅데이터 시각화
제6장 벌점화 회귀분석
제7장 앙상블 방법
제8장 군집분석
제9장 추천 시스템
제10장 개인정보와 프라이버시 보호
* 각 장별 출제예상문제(해설포함) *
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활용 사례
제3장 빅데이터 기술
제4장 빅데이터의 수집
제5장 빅데이터 시각화
제6장 벌점화 회귀분석
제7장 앙상블 방법
제8장 군집분석
제9장 추천 시스템
제10장 개인정보와 프라이버시 보호
* 각 장별 출제예상문제(해설포함) *
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활용 사례
제3장 빅데이터 기술
제4장 빅데이터의 수집
제5장 빅데이터 시각화
제6장 벌점화 회귀분석
제7장 앙상블 방법
제8장 군집분석
제9장 추천 시스템
제10장 개인정보와 프라이버시 보호
* 각 장별 출제예상문제(해설포함) *
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활용 사례
제3장 빅데이터 기술
제4장 빅데이터의 수집
제5장 빅데이터 시각화
제6장 벌점화 회귀분석
제7장 앙상블 방법
제8장 군집분석
제9장 추천 시스템
제10장 개인정보와 프라이버시 보호
* 각 장별 출제예상문제(해설포함) *
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