클래스: 데이터 과학의 기초: 기초

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데이터 분석에서 규칙 도출

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데이터 분석에서 규칙 도출

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- [강사] 무용수는 훌륭한 공연을 선보이기 위해 수년에 걸쳐 기술을 연마해야 합니다. 이 훈련의 역설 중 하나는 때때로 더 잘 움직이기 위해 조금 덜 생각해야 한다는 것입니다. 당신의 의식적 과정은 유동적이고 의미 있는 움직임을 방해할 수 있다. 때로는 전문적인 의사 결정 시스템과 그에 따른 규칙에 대한 모든 아이디어를 진정시키고 데이터가 작업을 어떻게 진행해야 하는지에 대해 발언권을 갖도록 해야 합니다. 단일 결과를 예측하기 위해 방정식에서 많은 변수를 결합하는 일반적이고 강력한 기술인 선형 회귀를 살펴보는 것으로 시작하겠습니다. 많은 다른 개울이 모두 하나의 강으로 결합될 수 있는 것과 같은 방식입니다. 데이터 과학 급여 설문조사를 기반으로 한 예를 살펴보면 됩니다. 따라서 이것은 실제 데이터를 기반으로 하고 계수는 실제 분석을 기반으로 합니다. 방정식에 들어간 변수 중 일부만 보여주고 있지만. 연구원들이 발견한 것은 먼저 연간 $30,500의 값부터 시작하여 개인의 급여와 데이터 과학을 예측할 수 있다는 것입니다. 그것이 바로 인터셉트입니다. 그런 다음 18세 이상의 각 연도에 대해 나이를 취하고 18을 빼면 $1,400가 추가됩니다. 그런 다음 1에서 5까지의 5가지 협상 척도에서 각 포인트에 대해 5,900달러를 추가합니다. 그래서 흥정을 잘하는 사람들이 매년 더 많은 돈을 벌었다. 그리고 그것에 그들이 일년 내내 일하는 주중 각 시간에 대해 $380를 추가할 수 있습니다. 종합하면 해당 정보, 연령, 협상 능력 및 일하는 데 소요된 시간을 결합하여 데이터 과학 분야에서 일하는 급여에 대한 단일 예측을 할 수 있습니다. 이러한 여러 소스를 취하고 이 규칙을 사용하여 결합하는 것은 쉬운 방법이며, 이 규칙은 하나의 결과를 가장 잘 예측하는 방법을 알기 위해 제공한 데이터에서 가져옵니다. 데이터 과학에서 자주 사용되는 또 다른 방법은 의사 결정 트리라고 하는 것입니다. 이것은 결과를 예측하기 위해 결합할 수 있는 데이터를…

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