반응형 헬로데이터과학2 [책] 헬로 데이터과학 -(5) 탐색적 데이터 분석 헬로 데이터과학 - (5) "진정한 발견은 새로운 장소를 찾는 것이 아니라, 새로운 관점을 찾는 것이다" - 마르셀 프루스트 데이터가 수집되었다면, 먼저 그 데이터의 모든 측면을 철저히 이해하고 노력해야한다. 그것이 데이터 수집 후의 첫번째 과정이라고 할 수있다. 따라서,수집한 데이터가 들어왔을 때,그 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하는 과정을 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이라고 부른다. 탐색적 데이터 분석이 필요한 이유는 다음과 같이 정리할 수 있다.데이터의 분포 및 값을 검토함으로써 데이터가 표현하는 현상을 더 잘 이해하고, 데이터에 대한 잠재적인 문제를 발견할 수 있다.이를 통해, 본격적인 분석에 들어가기에 앞서 데이터를 다시 수집하거나 추가로 .. 2017. 11. 5. [책] 헬로 데이터과학 -(3) 데이터 과학 입문 헬로 데이터과학 - (3) 이 책에서 저자는 사람들이 "빅데이터"에 너무 집중하는 것을 우려한다.그 단어 자체에서 느껴지는 부담감도 부담감이지만, 어떤 현상을 분석하는데 있어서 반드시 빅데이터가 필요한 것은 아니라는 것이다. 그래서 다음과 같이 빅데이터의 단점을 이야기 한다. 빅데이터는 비싸고 느리다세상의 이치가 그렇듯이, 데이터의 규모가 커질수록 이를 처리하는 비용은 커지고 속도는 느려진다. 이런 비효율은 데이터와 관련된 모든 작업을 복잡하고 어렵게 만든다. 데이터를 직접 수집해야 하는 경우라면 그 어려움과 비용은 이루 말할 수 없을 것이다. 따라서 정말 그렇게 많은 데이터가 필요한지 꼭 짚고 넘어갈 일이다.그렇다면 데이터가 많으면 많을수록 좋을까? 더 많은 데이터는 분석의 정확도를 높이지만 데이터양이.. 2017. 10. 20. 이전 1 다음 반응형
