하마가 분석하마

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. 3주 동안 미니 프로젝트를 진행한다고 말씀드렸는데요. 2주 차는 이진 범주를 가진 변수들을 더 살펴보고, 연속형 변수들의 이상치 여부를 파악해 보겠습니다. 마지막으로 feature engineering을 진행하며 포스팅을 마무리해보려 합니다! Brightics Studio를 활용한 미니 프로젝트 2주 차입니다. 프로젝트의 목표가 무엇인지 다시 한번 되새겨 보죠. 이번 미니 프로젝트의 목적은 은행의 제품에 대한 고객의 구매 여부를 예측하는 분류 모델을 구축하는 것입니다. 먼저 범주형 변수를 마저 보도록 하겠습니다. 1. EDA 2 통계량에서 확인했던 중요한 변수들의 그래프입니다. duration 변수에서 0과 1이 그나마 구분되는 것이 보입니다. 3개의..

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. 앞의 두 포스팅을 통해 Brightics Studio가 무엇인지, 다운로드 방법, 데이터 불러오는 법, 간단한 시각화 등을 소개해 드렸습니다. 이번에는 3주에 걸친 미니 프로젝트를 진행할 예정입니다. kaggle에 있는 데이터를 가져와서 사용하였으며 데이터 링크도 함께 올려드릴게요! 이번 포스팅을 Brightics Studio를 활용한 미니 프로젝트입니다. [프로젝트 목표] 이번 프로젝트는 은행이 상품 판매 기회를 극대화하기 위해 대상 고객을 선택하는 방법을 찾기 위한 것입니다. 은행의 제품을 고객이 구매할지 여부를 예측하는 분류 모델을 구축하는 것이지요! 미니 프로젝트 1주 차는 데이터 확인 및 이해, 그리고 EDA로 이루어집니다. 1. 데이터 이해..

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. 지난 포스팅에서 Brightics AI와 Brightics Studio에 대해서 소개해 드렸는데요. Brightics Studio의 디테일한 기능들은 차츰 설명해 드리기로 하고 오늘은 간단한 체험만 해보려고 합니다. 다운로드를 받으신 후에 가볍게 체험을 하실 분들은 함께 올려드린 데이터를 사용하셔서 따라 해봐 주세요! 이번 포스팅은 Brightics Stuido 설치 이후, 간단한 체험으로 이루어집니다. [Brightics Stuido 체험] Brightics Studio를 활용한 간단한 체험에서 이전에 제가 했던 '직접 우편 판매를 위한 구매금액 예측' 프로젝트의 데이터를 사용해보려 합니다. 'retail-marketing' 데이터와 데이터에 관한 ..

안녕하세요. Brightics 서포터즈 노승찬입니다. 브라이틱스 서포터즈 2기로서 앞으로 Brightics AI를 활용한 다양한 포스팅을 진행할 예정입니다. 이번 기회로 새로운 분석 프로그램인 Brightics AI를 공부하고, 데이터 분석에 입문하시는 분들께 분석 툴 선택에 대한 고민을 덜어드리고 싶습니다. 첫 포스팅은 Brightics AI 소개와 체험판 다운로드, 간단한 실습으로 이루어집니다. [프로그램 소개] Brightics AI는 삼성 SDS에서 개발된 AI 기반 분석 플랫폼입니다. Brightics AI의 주요 특징을 알아보겠습니다. 1. 확장 가능한 데이터 아키텍처 기반의 고성능 기계 학습 분석 목적으로 병합, 예측, 진단할 수 있는 다양한 고성능 분석 함수를 제공합니다. 2. 자동 분석 ..