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# 데이터 연결 분석이 중요한 시대 데이터시장현황 국내 데이터산업 시장 → 계속해서 성장중 '21년 약 23조, 5년간 GAGR(연평균 성장률) 12.6%로 빠르게 성장중 시장규모 전망: 29.3조('23) - 33조('24) - 37.1('25) - 47.1('27) 오픈뱅킹·마이데이터 시행으로 금융 분야를 중심으로 데이터 통합 진행중 기업 내부, 이종 산업간 데이터 연결 가속화 왜 데이터 연결인가? 소비자 편의성 제고 ex) 오픈뱅킹: 여러 금융기관에 분산된 예금, 대출, 보험, 카드 등 데이터 연결 ~ 효율적인 자산관리 서비스 제공 마이데이터: 금융 → 빅테크·의료 등으로 확대 23. 2월 개인정보보호법 개정 개정안 주요내용 : ① 불합리한 동의제도 완화, ② 정보주체 권리 확대, ③ 정보통신 서비스 제공자에 대한 특례규정 삭제, ④.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 23.
성공 지표와 가드레일 지표 프로덕트 개발 프로세스는 일반적으로 다음의 과정을 거친다. 1. 기획 및 플래닝 2. 디자인 3. 개발 4. QA 5. 성과분석 그리고 분석가는 이 모든 단계에 대부분 참여하게 된다(!) 프로세스 중 성과분석 단계에서 기획 단계에서 정했던 '성공 지표'와 '가드레일 지표'를 지속적으로 모니터링 하면서 효과가 있는지 확인한다. 여기서 '성공 지표'와 '가드레일 지표'는 무엇인가? A/B 테스트를 진행할 때 체크해야 할 중요 지표(metric)들인데, (A/B 테스트에 대해서도 추후 포스팅해보자) 성공 지표(success metric): 가설을 검증할 수 있는 지표 기능이 사용되는 것 / 의도하고자 하는 바가 얼마만큼 이뤄졌는지 확인 ex) 장바구니 결제율, 크로스플랫폼 설치율, 구독 전환율, 콘텐츠 소비율.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 7.
ADF(Augmented Dickey-Fuller Test) 검정 간단 정리 ADF(Augmented Dickey-Fuller Test) 검정 간단 정리 : 시계열의 안정성(stationary)을 테스트하는 통계적 방법 [ 순서 ] 1. 귀무가설(Null Hypothesis) 세움: 주어진 시계열 데이터가 안정적이지 않다 2. 통계적 가설 검정 과정 3. 귀무가설이 기각된다면: 대립가설(Alternative Hypothesis) 채택 ▶ 이 시계열 데이터가 안정적이다 [ 귀무가설 / 대립가설 ] 귀무가설(Null Hypothesis) 대립가설(Alternative Hypothesis) 의미 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설 (차이가 없거나 의미있는 차이가 없는 경우의 가설) 귀무가설이 거짓이라면 대안적으로 참이 되는 가설 단위근 자료에 단위근이 존재한다 자료에 단위근이 존재하지 .. 공감수 2 댓글수 0 2022. 11. 19.
데이터 전처리 코드 정리 import numpy as np import pandas as pd pd.read_csv("") 0. 기본 정보 확인 df.index df.columns df.head() df.tail() df.shape df.info() df.describe() 1. 결측치 확인(Missing Data) df.isnull() df.isnull().sum(axis=0) df.isnull().any(axis=1) df[df.isnull().any(axis=1)] : 값이 True인 데이터만 추출 df.dropna(how='all/any', subset=[], inplace=True) 2. 중복 데이터 확인 3. 이상치 확인(Outlier) z-score IQR 4. 정규화(Normalization) 5. 원-핫 인코딩(.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 16.

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