데이터과학

데이터과학^{data science}은 형식과학의 한 갈래로써 데이터를 수집하고 가공하며 저장하고 분석하고 표현하는 기법의 일체를 말한다. 이 카테고리에서는 학부 1~2학년 개론 수준의 기초통계학과 시각화에 대해 다룬다.

통계학 개론

• 통계학의 정의
• 모수와 통계량
  • 초모수, 하이퍼 파라미터란?
• 통계학에서 자유도란?

데이터

• 데이터의 정의와 어원
  • 데이터의 척도
  • 차원축소란?
• 질적변수와 양적변수
  • 질적자료의 도수
  • 양적자료의 계급
• 독립변수와 종속변수
  • 계획행렬 $X$

중심성과 산포도

• 평균 $\overline{x}$
• 중앙값 $m$
• 최빈값
• 분산 $s^{2}$
• z-스코어와 표준화
• 정규화
• 백분위수와 이상치

평가

• 분류문제와 회귀문제의 정의
• 교차검증
• 적합치, 예측치, 잔차, 오차
• 🔒(25/01/13) 평균절대비오차 MAPE
• 🔒(25/01/17) 평균아크탄젠트절대비오차 MAAPE

분류문제

• 오류행렬과 민감도, 특이도
  • 정확도가 과대평가 되는 상황
• ROC 곡선
  • ROC 곡선을 이용해 최적의 컷오프 찾는 법
  • ROC 곡선의 AUC 를 이용해 모형 비교하는 법
• $F_{1}$ 스코어
  • 정밀도
  • 재현도

시각화

• 질적 데이터의 막대 그래프
• 양적 데이터의 히스토그램
• 시계열 데이터의 꺾은 선 그래프
• 다변량 데이터의 점도표
• 히트맵이란?
• 덴드로그램이란?
• 박스 플랏^{box plot, 상자 그림}이란?

주요 참고문헌

• Mendenhall. (2012). Introduction to Probability and Statistics (13th Edition)
• 경북대학교 통계학과. (2008). 엑셀을 이용한 통계학