통계 이론부터 분석 결과 도출, 해석 그리고 R 활용법까지!
논문/보고서 작성을 위한
통계분석 CAMP.
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기간
2019년 3월 16일
~ 4월 20일
(주 1회, 총 6회)
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일정
매주 토요일
오전 10시 - 오후 1시
(회당 3시간,총 18시간) -
장소
강남 패스트캠퍼스 강의장
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문의
이샘 매니저
02-518-4822
help-ds
@fastcampus.co.kr
강의 목표.
R을 활용하여 스스로 통계분석을 진행하고, 업무/연구에 활용하는 것
논문 쓸 때, 보고서 작성할 때,
반드시 마주치는 통.계.분.석
혹시 당신도 이런 고민에 빠지셨나요?
이런 고민을 가진 당신을 위한
패스트캠퍼스의 솔루션!
논문/보고서 작성을 위한 기본적인 통계 지식을 갖추고,
분석 결과 도출, 해석, 활용법까지 모두 배울 수 있는
6주 과정으로 당신의 고민을 해결하세요!
강의특징.
1.
논문/연구에 필요한
통계 이론 핵심만
논문 작성과 연구를 진행하는 데 있어 필요한 핵심 통계 이론을 학습합니다. 통계분석을 당장 해야하거나 통계분석을 하고 싶은 데이터가 있다면 본 수업에 데이터를 가져와 학습해도 좋습니다. 본 강의를 수강하고 나면 논문/연구를 위한 통계분석을 스스로 할 수 있습니다.
2.
통계 분석 실습, 결과 해석,
논문/보고서 작성법까지
가설을 세우고 R로 통계분석을 하고 결과를 해석하는 방법을 배웁니다. 결과 도출하는 것 뿐만 아니라 이를 바탕으로 논문 및 보고서 작성방법 또한 학습합니다.통계를 활용함에 많은 사람들이 간과하고 놓치는 부분, 주의할 점에 대하여 명확하게 짚기 때문에 통계에 대한 개념을 확실히 잡을 수 있습니다.
3.
현업에서 통계를 활용하는
실무 노하우
통계분석은 현업에서 신제품의 타당성/신뢰성을 검증한다거나 시장조사 데이터가 얼마나 유의미한 자료인지 분석하고 싶을 때 등 다양하게 활용되고 있습니다. 통계를 실무에서 활용할 때의 주의점과 유의미한 인사이트를 도출하기 위한 데이터 접근하는 방법 등에 대하여 알려드립니다.
커리큘럼.
* 본 강의의 실습은 R로 진행합니다.
Part 1. 통계분석의 준비단계, 데이터 접근과 이해
1회차: 데이터의 통계적인 접근법 소개▼
[이론]
– 기존과 현재의 통계학의 차이
– 데이터 분석시 고려해야 할 4가지 : adjust/facet/outlier/missing
– 기술통계와 추론통계의 차이
[실습]
– R 및 R studio설치
– 원하는 데이터 접근 및 추출
– R에서의 기본적인 문법 소개
– data outline 파악
– Rmarkdown
2회차: 통계분석을 위한 데이터 이해 및 전처리▼
[이론]
– 표와 시각화를 통한 데이터 탐색 : 탐색적 자료분석(EDA)
– 문자형, 숫자형 데이터에 따른 분석 및 접근법의 차이
– 데이터에서 인사이트 발견하기 : 쪼개보기의 중요성
[실습]
– Tidyverse package를 활용한 데이터 전처리
– 분석을 위한 데이터 정리
– 인사이트 도출을 위한 데이터 시각화
3회차: 분석전 고려해야 할 사항들 및 통계분포/확률의 소개▼
[이론]
– 비교대상을 동질하게 만드는 것의 중요성 (Propensity score matching:PSM) : 두개의 집단을 비교할 때 고려해야 할 사항은?
– 이상치/결측값 확인 및 처리방법
– 필수적인 확률 및 확률분포 : 정규분포, 포아송분포, 이항분포 : 특정 교통사고가 어떤 패턴을 가질까?
[실습]
– 반복문/조건문 활용하는 방법
– R에서의 빈도분석
– 데이터 merge하기
– Propensity score matching:PSM 실습
Part 2. 통계분석의 해석 및 적용
4회차: 집단간의 차이비교, 연관성 파악을 위한 통계분석 ▼
[이론]
– 통계분석의 기초
– 가설검정/추정치/신뢰구간
– 상관관계분석(cor/partial cor) : 광고를 많이하면 매출이 커지는가?
– 2개 집단의 평균비교 : 라이벌! A 제품 or B 제품 누가 더 잘할까?
– 3개 이상의 평균비교와 유의사항 : A,B제품만 라이벌이냐! C반도 같이 보자.
[실습]
– 상관관계분석 실습 및 해석
– t.test, anova / adjusted t.test 실습 및 해석
– 변수명변경/for문으로 index변경하여 값할당하기
– rbind 또는 matrix를 통해 값 채워넣기
5회차: 현업에서 활용가능한 통계방법론▼
[이론]
– 문자형 데이터에서의 통계분석(Chisq/Fisher’ Exact test)
– 경향분석 (Trend test) : 저체중/정상/비만에 따라 과연 트렌드가 존재할까?
– 데이터가 적거나 흔히 아는 분포를 따르지 않을 때의 통계분석(Non Parametric test) :데이터가 너무 적거나, 우리가 아는 분포가 아닌데. – 어떤 분석이 가능할까?
– 시계열 자료/공간분석/Machine Learning 소개
[실습]
– 대량의 값 한번에 처리하는 방법
– 중복 값 처리 후 병합하기
– 사용자 정의 함수 사용
6회차: 예측/추론을 위한 통계분석의 기초, 회귀분석▼
[이론]
– 단순/다중 회귀분석
– 변수 선택방법 : 이 많은 변수 중, 분석을 위해서 어떤 변수를 사용해야 할까?
– 상대적 중요성(표준화 회귀계수) : 변수 중에 어떤 변수가 더 중요하려나?
– 로지스틱 회귀분석 (logistic regression)/ 포아송 회귀분석(poisson regression) : 사망/생존의 예측을 하고싶다! 그리고 /각 도로별 사고 – – 건수도 예측하고 싶다.
[실습]
– 각 도로별 사고 건수 예측, 사망/생존의 예측
– 공부시간과 성적을 통한 회귀분석 실습
– 예제를 통한 변수 선택 실습
수강생이 극찬하는
강사님의 친절한 설명과
탄탄한 6주 커리큘럼,
당신도 직접 경험해 보세요!
추천 대상.
업무에 필요한 기초 통계 이론들을
배우고자 하는 직장인
R을 활용하여 실제 논문 작성을
하고자 하는 대학원생
통계분석을 활용하여 연구를
진행하고 싶은 분석 입문자
6주 후, 당신은.
이런 일들을 할 수 있습니다.
통계분석을 내 스스로
진행하여 논문 및 보고서를
작성할 수 있습니다.
논문에 나오는
통계분석 결과를
해석할 수 있습니다.
현업에서 필요한
통계개념을 확실하게 잡고
이를 업무에 활용할 수 있습니다.
현업 데이터 분석가가 가르칩니다.
유재용 강사님
실제 분석에 들어가면 마주하게 될 실무적인 고민들과 연결해서 조금 더 입체적으로 통계를 이해하실 수 있도록 가르쳐 드리려고 합니다. 연구를 하시는 분이나 회사에서 업무를 진행하시는 분들 모두에게 유용한 내용을 다루는 수업이 될 수 있도록 저의 실무 노하우를 아낌없이 전달드리겠습니다.
[약력]
서울시립대 통계학 석사
성균관대학교 삼성융합의과학원 디지털헬스 박사과정
– 삼성서울병원 임상의학연구원 (현)
– 서울대병원 응급의료연구실 통계연구원(전)
– 서울국립병원 통계연구원(전)
[교육이력]
– 기상청/충남대/뉴스젤리/분당서울대병원 내과/서울대 건축학과/ 아산병원 등
조현선 조교님
[약력]
이화여자대학교 통계학 전공/ 융합보건학 부전공
이화여자대학교 통계학과 석박사 통합과정 재학중
[관련 활동 이력]
– 이화통계연구소 [Design Expert 9을활용한반응표면분석법] 강의실습조교활동
– 교내회귀분석, 데이터마이닝, 다변량분석수업 등의 실습조교 활동경험多
– 데이터마이닝 기법을 이용한 표정 인식 프로젝트 진행
– 대학원생들을 대상으로 Python을 활용한 웹크롤링 및 DB구축강의 개발 및 진행
– 국내중고차 사이트 크롤링을 이용한 국산 승용차의 중고차 가격 감가율 예측 프로젝트 진행
– 삼성화재 Machine Learning Challenge 프로젝트수상경력
– 분석을 위해 주로 다루는 툴: R, SAS, Python
수강생 후기를확인하세요.
가장 좋았던 점은 강사님께서 최대한 쉽게 설명하려고 예제를 많이 제공해 주신 것입니다. 통계학을 처음 배운 사람들도 수식 없이 통계를 이해할 수 있는 가장 빠르고 쉬운 설명이었다고 생각합니다.
또 R에서 사용되는 다양한 패키지들을 경험할 수 있었던 점도 좋았습니다. 시각화 패키지부터 통계분석에 사용되는 패키지까지 두루두루 경험할 수 있었습니다.
코드 실습 시간도 매우 유익했습니다. 먼저 10~15분 정도같이 실습을 해보고, 모르는 점이 있을 때 바로 조교님께 질문하면 달려와서 도와주십니다.
마지막으로 매주 내주시는 퀴즈 덕분에 일주일간 배운 내용을 복습하고 탄탄히 다지는데 도움이 되었습니다.
