전체 글 썸네일형 리스트형 SAS SQL 프로시저에서 CASE WHEN을 사용하여 특정 문자 찾기 SAS SQL Procedure로 작업할 때 열에 특정 문자가 포함된 행을 찾아야 하는 경우 CASE WHEN 함수를 사용할 수 있습니다. CASE WHEN 함수를 사용하면 SAS 데이터 집합의 데이터를 변환하는 데 사용할 수 있는 조건문을 만들 수 있습니다. 1. 소개 SAS에서 대규모 데이터 집합으로 작업할 때 관심 있는 특정 데이터 요소를 찾기가 어려울 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 SAS SQL 프로시저에서 CASE WHEN 함수를 사용하는 것입니다. CASE WHEN 함수를 사용하면 열에 특정 문자가 포함된 행을 쉽게 찾을 수 있습니다. 2. CASE WHEN 함수 이해 CASE WHEN 함수는 SAS 데이터 집합의 데이터를 변환하는 데 사용할 수 있는 조건문입니다. 이 함수.. 더보기 Python으로 불균형 데이터 전처리하기 소개 머신 러닝에서 데이터 전처리는 원시 데이터를 머신 러닝 모델에 더 적합한 형식으로 변환하는 중요한 단계입니다. 머신 러닝에서 흔히 발생하는 문제 중 하나는 한 클래스의 인스턴스 수가 다른 클래스보다 훨씬 많거나 적은 불균형 데이터를 처리하는 것입니다. 이 글에서는 데이터의 균형을 맞추고 머신 러닝 모델의 성능을 개선하는 데 도움이 되는 기술을 중심으로 Python을 사용하여 불균형 데이터를 전처리하는 방법을 살펴보겠습니다. 불균형 데이터 이해하기 전처리 기법을 살펴보기 전에 먼저 불균형 데이터가 무엇인지 이해해 보겠습니다. 분류 문제에서 목표는 특징 집합을 기반으로 주어진 인스턴스의 클래스를 예측하는 것입니다. 한 클래스의 인스턴스 수가 다른 클래스보다 훨씬 많거나 적은 데이터 세트가 있다면 불균형.. 더보기 SQL에서 시계열 데이터로 작업하는 방법 시계열 데이터는 시간에 따른 값의 변화를 나타내는 데이터 유형입니다. 예를 들면 주가, 날씨 패턴, 웹사이트 트래픽 등이 있습니다. 많은 산업에서 시계열 데이터를 관리하고 분석하는 것이 점점 더 중요해지고 있으므로, 이러한 유형의 데이터로 작업하는 방법을 아는 것은 매우 중요한 기술입니다. 이 글에서는 SQL에서 시계열 데이터로 작업하는 방법에 대해 설명합니다. SQL은 시계열 데이터 작업을 위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 시계열 데이터를 빠르고 효율적으로 저장, 검색, 집계 및 분석할 수 있습니다. 이 문서에서는 SQL에서 시계열 데이터로 작업하는 가장 일반적인 몇 가지 기술을 다룹니다. 시계열 데이터란 무엇인가요? 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 기록되는 데이터입니다. 데이터는 매분, 매시간 .. 더보기 논문 작성을 위한 설문조사를 실시한 후 SPSS로 요인 분석을 수행하는 방법 요인 분석은 관찰된 데이터의 패턴을 설명하는 기본 변수 또는 요인을 식별하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 일반적으로 사회 과학, 시장 조사 및 심리학에서 사용됩니다. 설문조사를 수행한 후 SPSS를 사용하여 데이터에 대한 요인 분석을 수행하려는 경우 이 가이드에서 단계를 안내합니다. 1. 데이터 준비하기 SPSS에서 요인 분석을 수행하기 전에 데이터의 형식이 올바른지 확인해야 합니다. 여기에는 각 변수가 올바르게 코딩되었는지, 누락된 값이 없는지 확인하는 것이 포함됩니다. 또한 이상값이 있는지 확인하고 필요한 경우 제거해야 합니다. 데이터가 정리되면 요인 분석을 시작할 수 있습니다. 2. 요인 분석 유형 선택 SPSS는 주성분 분석(PCA), 주축 요인 분석(PAF), 최대 가능성(ML) 등 여러 유.. 더보기 RPA의 정의와 책임성 오늘날의 세계에서 자동화는 시대적 요구가 되었습니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 자동화 업계에서 가장 인기 있는 기술 중 하나입니다. 이 글에서는 RPA가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, RPA 전문가가 되면 어떤 책임이 따르는지에 대해 설명합니다. RPA란 무엇인가요? RPA는 소프트웨어 로봇을 사용하여 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하는 기술입니다. 이를 통해 조직은 사람의 행동을 모방할 수 있는 봇을 만들어 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 봇은 데이터 입력, 데이터 처리, 보고서 생성 등 다양한 작업을 수행하도록 프로그래밍할 수 있습니다. RPA는 어떻게 작동하나요? RPA 소프트웨어 로봇은 다양한 애플리케이션 및 시스템과 상호 작용하도록 설계되었습니다. 데스크톱 애플.. 더보기 반영적 지표와 형성적 지표란 무엇이며 어떻게 다른가요? 연구자로서 우리는 태도, 신념, 행동과 같은 복잡한 구성을 측정하고 평가하기 위해 지표를 사용합니다. 지표는 이러한 구성을 조작화하여 실증 연구에서 정량화할 수 있게 해주는 변수입니다. 반영적 지표와 형성적 지표는 사회과학 연구에서 일반적으로 사용되는 두 가지 유형의 지표입니다. 이 글에서는 반영적 지표와 형성적 지표의 정의, 차이점, 연구에서의 사용 방법에 대해 설명합니다. 1. 지표의 이해 반영적 지표와 형성적 지표를 살펴보기 전에 지표가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 지표는 어떤 구성을 나타내거나 측정하는 변수입니다. 예를 들어, 연구자는 연구에서 측정할 구성요소로 "행복"을 사용하고 "긍정적 영향", "삶의 만족도", "성취감"과 같은 여러 지표를 사용하여 이 구성요소를 운영할 수 있습니다... 더보기 Python에서 데이터 정규화하는 방법 알아보기 데이터 정규화는 데이터 과학자와 분석가가 다양한 기능, 규모 및 분포에 걸쳐 데이터를 표준화하는 데 사용하는 필수 기술입니다. 데이터를 정규화하면 데이터 세트의 편향을 제거하고 데이터를 기반으로 구축된 머신 러닝 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 정규화의 정의, 중요성 및 예제를 포함하여 Python에서 데이터를 정규화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 소개 데이터 과학 분야에서 데이터 정규화는 데이터 전처리 파이프라인에서 중요한 단계입니다. 데이터 정규화는 정확한 분석과 모델링을 용이하게 하기 위해 측정 단위와 관계없이 데이터 값을 공통의 척도와 분포로 변환하는 프로세스입니다. 정규화는 원래 형식이나 범위에 관계없이 모든 데이터 값을 비교 가능하고 의미 있는 값으로 변환합니다. Python은 .. 더보기 데이터 조인을 위한 SQL 문의 원리 및 응용 SQL(구조화된 쿼리 언어)은 관계형 데이터베이스를 관리하고 조작하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. SQL의 가장 중요한 기능 중 하나는 여러 테이블 또는 데이터 원본의 데이터를 조인하는 기능입니다. SQL 조인은 테이블 간의 관련 열을 기반으로 둘 이상의 테이블에서 데이터를 결합하는 데 사용됩니다. 이 문서에서는 데이터 조인을 위한 SQL 문의 원리와 응용에 대해 살펴봅니다. 목차 1. 소개 2. SQL의 조인 유형 3. Inner 조인 4. Left 조인 5. Right 조인 6. Full Outer 조인 7. Self 조인 8. 교차 조인 9. 여러 테이블 조인 10. 데이터 유형이 다른 테이블 조인 1. 소개 SQL 조인은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 쿼리하고 분석하는 데 필수적입니다. .. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 다음
