저 자 : Sanjiv Jaggia , Alison Kelly 외 / 쪽 수: 704쪽 / 크 기 : 215 * 260 * 27 mm / ISBN : 9791132108528 / 출간일 : 2021년 07월 20일

목 차

Chapter 1 비즈니스 애널리틱스 소개

1.1 비즈니스 애널리틱스 개요

1.2 데이터 유형

1.3 변수 및 측정척도

1.4 데이터 소스 및 파일 형식

1.5 데이터 분석

Chapter 2 데이터 관리 및 랭글링

2.1 데이터 관리

2.2 데이터 점검

2.3 데이터 준비

2.4 수치형 데이터 변환

2.5 범주형 데이터 변환

2.6 데이터 분석

Chapter 3 데이터 시각화 및 요약척도

3.1 범주형 및 수치형 변수 시각화 방법

3.2 두 변수 간 관계의 시각화 방법

3.3 기타 데이터 시각화 방법

3.4 요약척도

3.5 이상치 탐지

3.6 데이터 분석

Chapter 4 확률 및 확률분포

4.1 확률개념 및 확률법칙

4.2 전확률법칙 및 베이즈 정리

4.3 확률변수 및 이산확률분포

4.4 이항분포와 포아송 분포

4.5 정규분포

4.6 데이터 분석

Chapter 5 통계적 초론

5.1 표본분포

5.2 추정

5.3 가설검정

5.4 데이터 분석

Chapter 6 회귀분석

6.1 선형회귀모형

6.2 모형 선택

6.3 유의성 검정

6.4 모형의 가정과 일반적인 위반

6.5 데이터 분석

Chapter 7 고급회귀분석

7.1 상호작용변수가 있는 회귀모형

7.2 비선형관계를 위한 회귀모형

7.3 선형확률모형과 로지스틱 회귀모형

7.4 교차검증방법

7.5 데이터 분석

부록 7.1: k-겹 교차검증방법을 위한 R의 Caret 패키지

Chapter 8 데이터 마이닝 소개

8.1 데이터 마이닝 개요

8.2 유사도 척도

8.3 성능 평가

8.4 주성분 분석

8.5 데이터 분석

Chapter 9 지도학습 데이터 마이닝: K-최근접 이웃과 나이브 베이즈

9.1 지도학습 데이터 마이닝 소개

9.2 k-최근접 이웃 방법

9.3 나이브 베이즈 방법

9.4 데이터 분석

Chapter 10 지도학습 데이터 마이닝: 의사결정나무

10.1 분류회귀나무(CART) 소개

10.2 분류나무

10.3 회귀나무

10.4 앙상블 나무모형

10.5 데이터 분석

Chapter 11 비지도학습 데이터 마이닝

11.1 계층적 군집분석

11.2 k-평균 군집분석

11.3 연관규칙 분석

11.4 데이터 분석

Chapter 12 시계열 데이터를 이용한 예측

12.1 시계열의 예측과정

12.2 단순평활기법

12.3 추세 및 계절성을 위한 선형회귀모형

12.4 추세 및 계절성을 위한 비선형 회귀분석 모형

12.5 데이터 분할 및 모형 선택

12.6 데이터 분석

Chapter 13 처방분석 소개

13.1 처방분석 개요

13.2 몬테카를로 시뮬레이션

13.3 선형계획법을 이용한 최적화

13.4 정수계획법을 이용한 최적한

13.5 데이터 분석

부록

부록 A - 빅데이터셋: 변수 설명과 데이터 사전

부록 B - Excel 시작하기

부록 C - R 시작하기

부록 D - 통계표

부록 E - 주요 연습문제 해답

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