[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 30차 미션

[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 30차 미션

 

패스트캠퍼스의 강의 중, 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online를 수강하고 있습니다.

https://bit.ly/2DKMGNx 

내용을 복습도 할 겸, 미션에도 참가할 겸, 블로그에 매일 매일 정리해 보게 되었습니다.

 

오늘은 30회차 미션!

Part 2) [R로 하는 데이터 분석] 데이터 분석 기본기 익히기

1. 06. Ch 01. 지도학습 개요 - 06. 현업에서 사용되는 Supervised Learning 사례

2. 07. Ch 02. k-Nearest Neighbor - 01. k-Nearest Neighbor의 개념 이해

 

1. 06. Ch 01. 지도학습 개요 - 06. 현업에서 사용되는 Supervised Learning 사례

1. 현업에서 실제로 사용하는 지도학습의 사례

1. 지도 학습은 보통 2가지에 사용

1. 분류: 고객, 상품, 특성

2. 예측: 판매량, 트래픽, 추천

2. 예시

1. 이탈 예측 모형

1. 게임 사용자가 다음달에 계속 할 지, 이탈할 지 예측.

2. 유저 레벨, 플레이타임, 과금액 (이 외에도 많은 정보)을 가지고

1. 라벨링을 해서 이탈 예측 모형 생성

3. 이 모형으로 실제 사용자에 대해서 이를 적용하여 예측

1. 다음달이 되면 검증도 되고...

2. 

2. 예측 및 분류

1. 게임 이용자 중에

1. 사냥 위주, 대화 위주, 수집 위주.. 사용자로 분류가 됨.

2. 이를 분류하는 작업

3. 상태) 이렇게 하면, 사용자별로 맞춤형 혜택이나 마케팅, 이벤트 발생을 해줄 수 있음

3. 판매액이나 접속량 예측

1. 판매액을 예측해서 이벤트 실시 여부 등을 결정 가능

2. 접속량 예측을 통해 서버 용량 조절도 가능

2. 07. Ch 02. k-Nearest Neighbor - 01. k-Nearest Neighbor의 개념 이해

1. K 최근접 이웃..이라고도 함.

1. k번째 가장 가까운 이웃

2. 

1. 빨간 점이 삼각형, 네모 중 어디에 속하는 지 결정

3. 

1. 1-nearest로 확인하면 세모에 속함

4. 

5.  

1. 2, 3-nearest를 사용하면 네모에 가까움

2. 가까운지를 결정하는 건, 유클리디언 거리를 이용.

1. 

2. 다차원에 대해서도 거리를 구할 수 있음...

3. 즉, K-Nearest Neighbor의 개념

1. 가장 가까이 있는 데이터 클래스에 속한다고 보는 방법

1. 이 때, 가까이 있는 1개의 데이터만 보면 1-최근접 이웃

2. k개의 데이터를 보면 k-최근접 이웃

2. 

1. 위에서 1개만 가지고 결정하면 세보

2. 3개, 5개, 7개를 사용하면 네모

4. 

 

예측은 다양하게 사용할 수 있을 듯.

우리의 경우에는, 어디에 쓸 수 있을까?

접촉 결과가 좋다/나쁘다를 판별하는 데 쓸 수는 있을까? 좋은 데이터셋이 있어야 가능

기술사이트의 방문자수?

온라인 마케팅 정량화가 잘 된다면, -> 이 고객이 반응을 보일 고객인지 아닌 지를 판별하는 판별기를 만들 수 있을까?