4. 데이터 분석 및 모델링 _ (2-4) 데이터 유형에 따른 분석 모형

[  Data Analysis Process  ]

1. 분석 주제 정의

2. 데이터 수집

3. 데이터 전처리

4. 데이터 분석 및 모델링

   1) 데이터 분할

   2) 분석 모델 설정

   3) 분석 모형 정의

   4) 모델 검증/테스트

5. 결과 해석 및 시각화

 

분석 모델 설정

 

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4. 데이터 유형에 따른 분석 모형

 

1. 변수 개수에 따른 분석 방법

 

2. 독립변수, 종속변수의 데이터 유형에 따른 분석 방법

 

 

 

* 대표적 분석 방법 위주로 작성

 

1) 변수 개수에 따른 분석 방법

단변량 변수	연속형	기술 통계량, 히스토그램, 박스플롯
	범주형	빈도표, 그래프
이변량 변수	모두 연속형	산점도, 상관분석, 단순 회귀 분석
	연속형 /범주형	T-Test, ANOVA, 박스플롯
	모두 범주형	카이제곱 검정, Crosstab(교차표)
다변량 변수	회귀분석, ANOVA, 차원축소, 군집 분석

 

 

 

2) 독립변수, 종속변수의 데이터 유형에 따른 분석 방법

데이터 유형		종속변수
		연속형	범주형	X
독립 변수	연속형	- 회귀 분석 - 비선형 회귀 분석 - 회귀 분석 트리 모형 - SVR(Support Vector Regression) - KNN - 인공신경망	- 로지스틱 회귀 분석 트리모형 - SVM - KNN - 판별분석 - 인공신경망	- PCA - 군집분석
	범주형	- 회귀분석 - T-Test - ANOVA - 트리 모형 - 인공신경망	- 로지스틱 회귀 분석 - 카이제곱 검정 - 트리 모형 - 나이브 베이즈 - 인공신경망	- 연관분석
	연속형 +범주형	- 일반화 선형 모델(GLM) - 트리모형 - 인공신경망	- 트리모형 - 인공신경망	- 상관분석