본문 바로가기

IT 와 Social 이야기/Data Science57

[ITWorld] 숫자 이면까지 보여주는 데이터 시각화 팁 6가지 HCSD 헬스는 데이터 시각화를 위한 표준 디자인 템플릿을 사용한다 H. & J. 브뤼겐은 대시보드에서 게이지 등 분석이 용이한 디자인 요소를 사용한다 H. & J. 브뤼겐은 자사 제품의 주문량과 서비스 수준을 보여주는 데 트리맵을 사용한다 엑셀은 대부분의 기업이 충분히 사용할 수 있는 데이터 시각화 툴이다 데이터 시각화를 통해 비즈니스 애널리스트는 주어진 데이터 세트 내에서 시장 동향과 패턴, 이상치를 더 쉽게 감지할 수 있다 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 고려할 때, 복잡한 데이터를 시각화하는 차트 등 그래픽 요소를 사용하는 것이 스프레드시트나 다른 숫자 기반 보고서로 트렌드를 파악하기보다 휠씬 쉽다 기업이 주요 성과 지표를 어떻게 충족할 수 있는지에 대해 데이터로 이야기 할 수 있어야 한다 .. 2020. 7. 18.
[CIOKorea] 데이터를 가치있는 '자산'으로 만들기 - '5가지 지침' ■ 데이터 자산화, 이렇게 시작하라 1. 데이터 지향적 문화의 구축 - 데이터를 전략적으로 활용하는 능력과 호기심이 있는 사람들로 구성된 팀을 갖추라- 이질적인 데이터 소스가 상호작용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 방법을 이해하는 사람들이 필요하다- 방법과 정보가 가장 필요한 곳으로 자유롭게 흘러가는 커뮤니티를 확보하는 것이 전반적인 개념이다 2. 흥미롭고 영향력 있는 일을 제안하라 - 데이터 과학자들도 영향을 미치는 흥미로운 일을 원한다- 데이터 과학자들은 깊이와 너비가 있는 데이터를 직접 취급하고 싶어하며, 발전된 도구와 방식으로 일하고 싶어한다- 데이터 과학자들은 자신의 모델이 이행되어 비즈니스 파트너 및 고객들이 데이터를 생산적으로 활용할 수 있기를 원한다- (결국은 신나게 일할 수 있는 데.. 2020. 6. 29.
지도 학습 vs. 비지도 학습 (Supervised Machine Learning vs. Unsupervised Machine Learning) 1. 지도 학습(Supervised Machine Learning) - 기계가 데이터를 어떻게 해석하는지 파악할 수 있도록 정답을 전달하며 학습시키는 방법- 데이터에 태그나 해설을 달아 기계가 답을 찾을 수 있게 하므로 Input과 Output이 확실- 많은 동물 사진을 반복하여 보여주면서 어떤 동물인지 가르쳐주고 학습시키는 방법- 필요한 결과에 따라 분류(Classification)와 회귀(Regression) 두 가지로 구분- 분류(Classification)주어진 데이터를 카테고리로 분류하는 것이진 분류(Binary Classification): 어떤 메일이 스팸인지 아닌지 구분다중 분류(Multi-label Classification): 언어를 입력했을 때 한국어, 영어, 중국어 등 다양한 옵션에.. 2020. 6. 24.
데이터 라벨링 Data Labeling ■ 전자신문 [대한민국희망프로젝트] 데이터 라벨링 Q:데이터 라벨링은 무엇인가요? A:사람은 눈으로 사물을 인식하고 이 사물이 무엇인지 알아낼 수 있습니다. 사물이 사진이나 영상 속에 있더라도 얼마든지 인지가 가능합니다. 하지만 AI는 처음 어떤 사물을 보았을 때 이것이 무엇인지 알 수가 없습니다. 예를 들어 도로 사진 속에 '신호등'과 '자동차'가 있다면 이런 형태의 사물이 '신호등'이고 '자동차'라고 사람이 표시를 미리 해줘야 AI가 비로소 그것을 인지할 수 있는 것입니다. 문제는 우리가 살아가는 세상에 존재하는 사진과 동영상 같은 수많은 비정제 데이터들은 AI가 바로 학습할 수가 없다는 것입니다. 그래서 AI 학습할 수 있도록 사람이 먼저 만들어 주는 과정을 바로 데이터 라벨링이라고 합니다. Q:데.. 2020. 6. 15.

티스토리툴바