データマイニングとは

データ分析の一種として、 データを調査および分析して意味のあるパターンやルールを見つけるを指します。

大量のデータの中で

洞察を引き出すために

私は何をすべきか？

1 ️ データ処理:

分析したい形状に合わせて加工しています。

データ分析には「分析方法」も重要ですが、どのようなデータを収集し、どのような形に処理するかによって、分析の主な方向が決まります。そのため、複数のデータフレームを組み合わせて目的の値を抽出し、重複データや欠損値を処理する方法を学びます。

2 ️ 品質データ 統計情報:

統計を処理して目的の値を取得します。

単純な平均から始めて、回帰直線の描き方や外れ値を見つける方法など、より高度な統計手法を使用してデータに数学的にアプローチします。

3 ️ データ ビジュアライゼーション:

さまざまなチャートを描いて洞察を抽出します。

データが表形式でしか存在しない場合、そこから深い洞察を引き出すことは困難です。箱ひげ図、破線、棒、大皿など、データの目的に合った可視化方法を検討し、さまざまな可視化ライブラリを使用して最適なチャートを描きます。

チャートを描くだけで終わりではなく、洞察力に富んだ情報提供者の視点からチャートの読み方と解釈方法を見ていきます。

4 ️ テキストマイニング:

テキストデータを分析します。

インサイトは数値データだけでなく、テキストからも抽出できます。大量のテキストからキーワードを抽出し、可視化できるワードクラウド手法を見ていきます。

私はこれらすべてのプロセスであなたと一緒にいます

#1 プログラミングレッスン講師、

ノンメジャーのクァク・ギョンイルです。

こんにちは、私は非専攻ですが、現在クァク・ギョンイルは課外プラットフォームHiding（ハイディング）のプログラミング授業で1位を取っています。私が授業で1位を取ることができたのは、何が難しいのか、何がわからないのかを専攻していない立場から一番よくわかっているからです。

家庭教師だけでなく、延世大学、梨花女子大学、成均館大学、全南大学などの大学も サムスン重工業などの大企業また、直接講演をしたり、シン・サイムダンやチョン・ヨンヨンさんのチャンネルで特集されたりして、たくさんの人と出会いました。

▶ 学生レビュー

私がナンバーワンのプログラミング講師になるしかなかった理由。

これまで、私は多くの非専攻者に会い、Python、データマイニング、人工知能の基礎を教えてきました。クラス101では、データマイニングに関する最初のオンラインコースを提供します。カリキュラムは、数回の即時フィードバックを受けて完全に検証されています。

1）データの基本、2）目的に応じたデータの処理と処理、3）統計値の生成、4）視覚化による洞察の抽出、5）テキストデータの処理方法まで。データマイニングの全過程をお教えします。