표제지
목차
I. 데이터 분석과 통계기초 3
1. 빅데이터란?(What is Big Data?) 4
2. 데이터 분석 필수지식(Data Analysis Knowledge) 9
3. 데이터 분석 모델평가(Data Analysis Model Assessment) 28
4. 데이터 분석 도구 소개 python 31
II. 통계분석기법 33
1. 연관규칙분석(Association Rule Analysis) 34
2. 교차분석(Cross-tabulation Analysis) 39
3. 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA) 45
4. 상관분석(Correlation Analysis) 48
5. 주성분분석(Principal Component Analysis) 54
6. 회귀분석(Regression Analysis) 62
7. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis) 69
8. 시계열분석(Time-series Analysis) 77
III. AI분석모형 80
1. 최근접 이웃(K-Nearest Neighbors) 81
2. 의사결정나무(Decision Tree) 86
3. 랜덤포레스트(Random Forest) 91
4. 앙상블(Ensemble) 97
5. 서포트벡터머신(SVM) 101
6. 군집분석(Clustering Analysis) 107
IV. 딥러닝 113
1. 인공신경망(Artificial Neural Network) 114
2. 심층신경망(Deep Neural Network) 121
3. 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 125
4. 순환신경망(Recurrent Neural Network) 132
V. 심평원 사례 140
1. 의료영상심사판독시스템 141
2. 분석심사를 위한 특성기관 예측 147
3. 급여정보분석시스템 154
[부록] 학습에 도움이 되는 사이트 모음 159
판권기 160