1. 시각화
- 전통적 데이터 분석 과 빅데이터 분석의 차이는 "시각화"
- EDA과정은 시각화가 필수
2. 공간분석
- 공간분석(spatial analysis): 공간적 차원과 관련된 속성들을 시각화
3. 탐색적 자료 분석(EDA)
- 특이한 점이나 의미 있는 사실을 도출하고 분석의 최종 목적을 달성해가는 과정
- 구조적 관계를 알아가는 과정
- 4가지 주제: 저항성 강조, 잔차 계산, 자료변수의 재표현, 그래프를 통한 현시성
4. 통계분석
- 기술통계(descriptive statistics): 표본데이터에 대해 숫자나 그래프로 표현
- 추론통계(inferential statistics): 표본의 표본통계량으로 부터 모집단의 특성인 모수에 관해 통계적으로 추론
5. 데이터 마이닝
- 대용량 데이터에 대해 관계, 패턴, 규칙등을 탐색하고 모형화 함으로써 유용한 지식을 추출하는 방법
- 방법론: 기계학습, 패턴인식
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