수레를 타고 가며 바퀴의 회전수를 세어서 두 도시 사이의 거리를 재던 시대가 있었습니다.

요즈음 우리는 4차 산업혁명의 시대에 살고 있다고 합니다. 얻은 데이터를 분석하여 다른 도시와의 거리를 예측할 수 있을까요.

우리가 안 가본 곳 그리고 미래를 예측하는 “Data Science”로의  여행에 여러분과 같이하고자 합니다. 

여행의 감흥으로 우리가 하는 일이 더 신났으면 좋겠습니다.

데이터사이언스 분류

데이터사이언스를 분류하면 데이터수집, 데이터저장, 데이터시각화, 데이터모델, 데이터분석, 데이터예측이 있습니다.

데이터수집

  • 실험게획법 Design of Experiment, DoE
  • 심리학 Psycology
  • 감성공학 感性工學
  • 사회학 社會學

데이터저장

  • 데이터베이스 Data Base
  • 정보보안 Security

데이터시각화

  • 수학 Mathematics
  • 통계학 Statistics
  • 디자인 Design

데이터모델

  • 수학 Mathematics
  • 통계학 Statistics

데이터분석

  • 통계학 Statistics

데이터예측

  • 데이터마이닝 Data Mining
  • 패턴인식 Pattern Recognition
  • 기계학습, 머신러닝 Machine Learning
  • 모의실험, 시뮬레이션 Simulation
  • 수리계획법 Mathematical Programming 

데이터분석

  • 빅데이터로부터의 지식추출
  • 탐색적 데이터분석
  • 보이지 않았던 정보의 가시화
  • 데이터분석에 의한 새로운 사실의 발견

데이터예측

클래스 분류

주어진 데이터를 카테고리 분류

‘스펨’을 학습하여 메일을 판정하여 카테고리 분류

시스템개발

클러스터링

유사한 데이터끼리 그룹화

관광객이 흥미를 가지는 장소를 특정

시스템개발

패턴추출

데이터에 존재하는 특정 패턴을 발견

야채와 야채주스를 같이 사는 사람이 많다.

할인마케팅

패턴추출

데이터에 존재하는 특정 패턴을 발견

생수는 사던 것을 살 가능성이 높다

마일리지

패턴추출

데이터에 존재하는 특정 패턴을 발견

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