데이터 ♠ 스포츠커뮤니티 ▲ 경기분석 ○ 입니다. 사람이 노트에 표를 그려 정리하듯,

입니다. 사람이 노트에 표를 그려 정리하듯, AI는 벡터와 행렬로 정보를 정리하고 있다. 이렇게 받아들이면 한결 또렷해집니다. 벡터와 행렬을 수학 기호로 너무 두려워 데이터 하지 않아도 된다 이 대목도 짚어둡시다. 학교에서 벡터·행렬이라는 말을 들으면 어려운 계산과 기호의 인상이 강할지도 모릅니다. 수학에서는 분명 그런 면도 있습니다. 하지만 이 강좌에서 우선 무게를 두는 건, 계산의 세세한 방법보다도,

한두 번 야구장을 찾는 라이트 팬이 있는가 하면, 홈 경기가 열리는 날이면 관중석으로 출근하는 진성 팬이 있습니다. 개막 후 한 달간 최소 4회 이상 경기장을 찾은 헤비 직관러들이 그 주인공인데요. 한 달에 4번 이상 구장을 방문한다는 것은 그만큼 구단 관련 소비 관여도가 가장 높은 핵심 타겟임을 의미합니다. 그렇다면 이 헤비 직관러의 비율이 가장 높은 구단은 어디일까요? 데이터를 살펴본 결과, 앞선 거주지 분석에서 홈구장 내 연고지 거주민 비율이 가장 높았던 세 구단(NC·롯데·두산)이 헤비 직관러 부문에서도 TOP3였

구조화해 온 거대한 철학적 투쟁의 역사를 압축하고 있다. 다만 이 글에서 세 항의 자리를 처음부터 분명히 해두자. 우리가 손에 쥐는 날것의 현실은 데이터(Data)이고, 그 위에 인간이 자기 인식의 형식으로 그려 올린 지도가 모형(Model)이며, 그 지도가 끝내 길어 올리지 못하고 흘려보낸 나머지가 잔차(Residual...

☐ 오픈율을 통해 콘텐츠 방향을 점검하고 있는가 ☐ 클릭 데이터를 보고 링크 위치를 실험하고 있는가 ☐ 충성 구독자가 누구인지 파악하고 있는가 ☐ 모바일 vs 데스크톱 비율에 맞게 편집하고 있는가 ☐ 숫자 너머 독자의 반응에 귀 기울이고 있는가

그렇다면 전체 직관러가 가장 많이 쓰는 핵심 카테고리 안에서, 각 구단별 직관러의 사용 강도는 어떻게 다를까요? 1. 소셜네트워크 소셜네트워크 1인당 평균 사용시간은 1위) NC 다이노스와 2위) KT 위즈 직관러 였습니다 데이터 . 반면, SSG 랜더스와 KIA 타이거즈 직관러의 소셜 앱 사용시간은 상대적으로 낮게 나타났습니다. 2. 생산성 일정이나 업무 관리에 주로 쓰이는 생산성 앱은 직장인 유저 비율이 높은 수도권의 LG 트윈스와 KT 위즈팬이 리그 선두를 이끌었습니다. 3.건강/의료 건강/의료 1인당 평균 사용시간에서는 삼성 라이온즈

데이터시트란? - 펌웨어 회로, 디버깅까지 아우르는, '개발의 근거 문서' 입니다. 같은 칩을 써도 누군가는 하루만에 기능을 구현하고, 누군가는 며칠을 헤매는 차이는 결국 문서를 어떻게 해석하느냐에서 갈립니다. 개발속도의 차이 - 문서 해석능력이 곧 개발 생산성으로 직결됩니다. 디버깅 시간 단축 - 대부분의...

단어를 자주 접하게 됩니다. 하지만 정확한 의미를 모른 채 단순히 방문자 수 정도로 이해 데이터 하는 경우도 많습니다. ​ ​ 실제로는 방문자 수뿐만 아니라 데이터의 이동과 사용자 활동까지 포함하는 개념이기 때문에 제대로 이해할 필요가 있습니다. 이번 글에서는 기본 개념부터 활용 사례까지 차근차근 살펴보겠습니다...

마케팅 데이터를 깊이 다뤄본 경험이 많지 않아, 마케팅 성과 분석을 목표로 프로젝트를 진행했다. 분석 데이터로는 Kaggle의 스타벅스 고객 데이터를 활용했다. 해당 데이터셋은 프로모션 정보, 고객 정보, 고객 행동 로그를 포함하고 있어 마케팅 퍼널과 고객 반응을 분석하기에 적합하다고 판단했다...

목차 pip 파이썬 가상환경(venv) 생성 Numpy 전처리 & 시각화 라이브 세션 2회차 pandas pandas(Python Data Analysis Library)는 파이썬 데이터 조작 및 분석을 위한 핵심적인 라이브러리 엑셀의 스프레드시티같은 테이블 형태의 데이터 다룰 수 있음 결측치 처리, 데이터 변환, 집계 등 전처리 작업의 핵심 도구...

제로 파티 데이터, 개인정보 차단 시대의 대응법 [핵심요약] 서드 파티 쿠키의 종말과 개인정보 보호 강화로 타겟팅 광고의 효율이 급락했다. 이제 마케터는 고객의 뒤를 쫓는 대신, 고객이 스스로 취향과 정보를 공유하게 만드는 '제로 파티 데이터(Zero-party Data)'에 집중해야 한다. 고객에게 가치 있는 경험을 제공...

데이터 시각화란? → 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 작업. ※ 데이터를 시각화할 수 있는 대표적인 형식은 그래프와 이미지가 있습니다. 이 글은 파이썬을 활용한 그래프 시각화를 중심으로 다뤄보려고 합니다. 파이썬에서 그래프를 그릴 때 주로 사용하는 라이브러리는 맷플롯립...

[핵심 사업] ▶ AI 이상탐지(AIOps) : 전체 매출의 약 91%를 차지하는 주력 사업으로, 딥러닝 기반 '페타온 포캐스터'가 ICT 시스템에서 발생하는 정형·비정형 이벤트 데이터를 실시간 수집하고 이상 현상을 탐지·예측한다. 대기업 그룹사, 금융기관, 공공기관 등 300개 이상 고객사에 공급 중이며, 장애 발생 전 선제 대응을 통해 운영 비용 절감을 지원한다. ▶ 디지털 헬스케어 : 자회사 메디에이지를 통한 건강데이터 분석 플랫폼 '헬스케치'와 AI 정신건강 서비스 '마음'이 주축이다. 마이데이터 기반으로 생체나이, 만성 데이터

줄어들더라고요. 오늘 제가 직접 해보면서 터득한 아주 쉬운 노하우들을 바탕으로, 실패 없이 한 번에 성공하는 과정을 꼼꼼하게 알려드리겠습니다. 휴대폰 데이터 옮기기 막상 새 폰을 샀는데 예전 폰에 있던 수만 장의 사진과 업무용 연락처들을 일일이 옮길 생각을 하니 눈앞이 깜깜해지곤 하죠. 며칠 동안 밤새워...

판다스(Pandas)는 Python에서 데이터를 쉽고 효율적으로 분석하고 처리하기 위해 사용하는 대표적인 데이터 분석 라이브러리이다. 엑셀과 비슷한 형태의 표(Tabular Data)를 다룰 수 있으며, Series와 DataFrame 이라는 강력한 자료구조를 제공한다. CSV, Excel, SQL 등의 다양한 데이터 파일을 불러와 정렬, 필터링...

확장일 것입니다. 고금리 상황에서도 AI의 생산성에 대한 기대가 주식시장이 강한 이유이기도 합니다. ​ 생성형 AI 시장이 급격하게 개화하면서, 방대한 데이터를 처리하고 학습시키기 위한 초거대 인프라 구축이 전 세계적인 필수 과제로 떠올랐기 때문입니다. 이로 인해 증시에서는 인프라를 구성하 데이터 는 다양한 벨류체인...

더보기 목차 1. 데이터 모델링이란 - 개념적 / 논리적 모델링 - 데이터 베이스 생명 주기 2. ER(Entity Relation) 모델 - 개체와 개체 타입 - 강한 개체 vs 약한 개체 - 속성 - 단일/다중, 단순/복합, 저장/유도, 키 속성 - 관계 - 차수(이항/삼항/순환), 카디널리티(1:1/1:N/N:M), 참여 제약 조건, IS-A 관계 - ERD...

두는 게 핵심입니다. 다시 말해 AI에게는, 강아지의 특징 시험 점수 이미지의 밝기 단어의 표현 같은 것들이 모두

많은 사람들은숫자가 크면좋은 결과라고 생각한다. 매출이 높으면 성공,조회 수가 많으면 인기,점수가 높으면 데이터 우수하다고판단한다. 하지만현실의 데이터는단순한 크기만으로설명되지 않는다. 오히려 중요한 것은숫자의 흐름과 분포다. 왜 어떤 데이터는고르게 퍼져 있고, 왜 어떤 데이터는특정 구간에 몰려 있으며, 왜 어떤 데이터는극단적인 값을 보이는가. 바로 이런 질문이통계활용능력의 핵심이다. 통계의 기초가숫자의 의미를 이해하는 단계라면, 자료의 요약과 분포는데이터 전체의 흐름을읽어내는 과정이라고 볼 수 있다. 특히...

다음 편에서는 커뮤니티, 어떻게 연결할까? 를 다룹니다. 온라인 뉴스레터가 오프라인 모임으로 이어지기까지, 나답게 커뮤니티가 만들어진 과정을 나눕니다.

요즘 기업이나 기관 관계자들을 만나면 거의 빠지지 않고 듣는 말이 있습니다. “우리도 이제 데이터 기반 의사결정을 해야 합니다.” “AI를 도입해야 할 것 같습니다.” “대시보드 구축은 이미 진행하고 있습니다.” 그렇지만 여전히 회의 현장을 들여다보면 조금 이상한 장면이 보입니다. 일단 화면에는 매출 데이터...

Ⅰ. “데이터는 완벽했는데, 판단은 틀렸다”

일 자 내 용 2014.03 주식회사 모아데이타 설립 2015.06 국내 데이터 최초 AIOps 솔루션 '페타온 포캐스터(PETAON Forecaster)' 출시 2017.01 국민건강보험공단, 주택도시보증공사 등 공공기관 솔루션 도입 시작 2018.03 SK 전 그룹사 ICT시스템 관리 전략적 제휴 체결 2019.06 포스코, 롯데, 국립중앙도서관 신규 고객 확보 2019.10 특허등록 (제10-1648401호) — 데이터 관리 및 분석을 위한 데이터베이스 장치·스토리지 유닛 및 방법 2020.06 특허등록 (제

배열과 데이터 렌더링 렌더링 React는 데이터(state)가 변하면 자동으로 화면 리 데이터 렌더링을 한다. 바닐라 JS는

수리능력은주로 ‘계산 능력’을 의미했다. 빠르게 계산하고,오차 없이 수치를 처리하며,정확하게 결과를 산출하는 사람이업무를 잘하는 사람으로 평가받았다. 기업 역시숫자를 정확히 다루는 능력을중요하게 여겼다. 엑셀 함수 사용,매출 계산,재고 산출,원가 계산과 같은 업무는오랫동안 직무 수행의 핵심이었다. 하지만AI가 등장한 이후상황은 빠르게 달라지고 있다. 이제 계산 자체는더 이상 인간만의 영역이 아니다. 생성형 AI는수천 개의 데이터를몇 초 안에 정리할 수 있다. 평균과 비율 계산은 데이터 물론이고,그래프 작성,통계 요약,패

하는가'라는 본질적인 질문을 던지며 AI가 활약할 밭의 밑그림을 그렸다. 그리고 아무리 똑똑한 AI Agent를 구축해 두어도, 매일 내가 직접 ERP에 접속해 데이터를 다운로드하고 전달해야 한다면 그것은 반쪽짜리에 불과하다. 데이터가 스스로 흐르지 않는 시스템에서 AX를 외치는