예측 분석

데이터 리터러시 입문

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum, DataCamp

분석 개요

Analytics overview

데이터 리터러시 입문

예측 분석을 사용하는 이유는?

  • 가장 가능성 높은 결과를 예상
  • 프로세스 또는 순서를 예측
  • 사용 가능한 정보를 바탕으로 미지의 값을 추정

주의할 점: 예측에는 항상 어느 정도의 불확실성이 따릅니다

Zoom-in of predictive analytics

데이터 리터러시 입문

일반적인 기법

  • 머신 러닝 모델
    • 분류 기반
      • 구독 취소 예측
    • 회귀 기반
      • 동네 특성에 기반한 주택 가격 예측
  • 시계열 예측
    • 시간에 따른 매출 수익 예측
  • 예측 텍스트 분석
    • 이메일이 스팸인지 아닌지 예측

Example time series

데이터 리터러시 입문

예측 모델링

Steps of predictive modeling

  • 데이터는 예측 모델 구축을 위해 훈련 세트와 테스트 세트로 분할됩니다
  • 예측은 테스트 데이터에서 정확도(정확한 예측의 비율)와 같은 사전에 정해진 지표를 사용하여 해석하고 평가합니다
데이터 리터러시 입문

- 사례 연구: 월드컵 우승자

다음 FIFA 월드컵에서 우승할 가능성이 가장 높은 팀은 어디일까요?

  • 팀 평점, 선수 평점, 순위, 경기 난이도와 같은 관련 변수를 선택하세요
  • 승리나 특정 단계에 도달할 확률을 예측하는 예측 모델을 구축합니다

인사이트를 활용하여 각 국가의 승리 확률을 예측하세요

World Cup trophy and ball

데이터 리터러시 입문

연습해 봅시다!

데이터 리터러시 입문

Preparing Video For Download...