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2023.11.21 - [STUDY/📊 Data Analytics & Stats] - [Statistics] 데이터 분석가의 숫자유감(1) [Statistics] 데이터 분석가의 숫자유감(1)🤔 Why? Data Analysis에 대해 공부할수록 통계 지식에 대한 필요성을 느낍니다. 코드마다 데이터를 어떻게 처리해야 논리적인 근거가 될지, 한편으로는 데이터가 너무 편향적으로 해석되진 않을지jeonyn.tistory.com💡 Insights.CH.08 시계열 데이터"세상은 시간과 함께 돌아간다." 여기서 얻는 인사이트는 데이터는 일희일비가 아닌 넓은 시야로 봐야 더 많은 해석을 할 수 있다는 것입니다. 시계열 데이터를 분석할 때는 크게 1) 추세 / 2) 주기 / 3) 계절성으로 구분합니다. 책의..

🤔 Why?Data Analysis에 대해 공부할수록 통계 지식에 대한 필요성을 느낍니다. 코드마다 데이터를 어떻게 처리해야 논리적인 근거가 될지, 한편으로는 데이터가 너무 편향적으로 해석되진 않을지에 대한 고민을 합니다. 그래서 통계적 지식을 탄탄히 마련해서 이러한 고민과 걱정을 덜고, 더 논리적이고 객관적인 데이터 분석을 위해 이 책과 함께 개념 정리를 해보고자 합니다.💡 Insights.CH.01 상관관계와 인과관계 "상관관계는 인과관계를 나타내지 않는다." 관련성이 있다고 해서 모든 관계가 인과관계에 있는 것이 아님을 주의해야한다는 것을 배웠습니다. 특정 변수 간의 상관관계가 의미있게 나온다고해서 해당 변수가 반드시 그 문제의 원인이 되진 않기 때문입니다. 예를 들어, 탕후루가 인기가 높아졌..