![]()
1. 소개 SQL(Structured Query Language)은 데이터 분석의 언어로, 사용자가 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 추출, 조작 및 분석할 수 있습니다. 데이터 분석가, 비즈니스 인텔리전스 전문가, 소프트웨어 개발자 등 SQL은 방대한 양의 구조화된 데이터에 액세스하고 통찰력을 얻는 데 필수적인 도구입니다. 이번 블로그 게시물에서는 데이터 분석 도구로서의 SQL의 기능과 다기능성, 그리고 관계형 데이터베이스에서 귀중한 통찰력을 확보하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 살펴보겠습니다. 2. 특징 2-1. 효율적인 데이터 검색 및 조작 SQL의 주요 강점은 데이터를 효율적으로 검색하고 조작할 수 있다는 것입니다. SQL을 사용하면 조건에 따라 특정 데이터 하위 집합을 추출하고, 데이터를..
![]()
1. 소개 데이터 분석 분야에서 Microsoft Excel은 수십 년 동안 널리 사용되어 왔습니다. 친숙한 인터페이스, 다양한 기능 및 광범위한 채택으로 Excel은 전문가와 개인 모두에게 필수적인 도구가 되었습니다. 이번 블로그 게시물에서는 데이터 분석 도구로서의 Microsoft Excel의 광범위한 기능을 살펴보고 데이터셋에서 귀중한 통찰력을 쉽게 확보할 수 있는 방법을 자세히 알아봅니다. 2. 특징 2-1. 간소화된 데이터 관리 및 조작 Excel은 데이터 관리 및 조작을 단순화하는 다양한 직관적 기능을 제공합니다. Excel은 데이터 가져오기 및 정리에서 복잡한 계산 및 변환 수행에 이르기까지 사용자가 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 지원하는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 정렬..
![]()
1. 소개 오늘날의 데이터 중심 세계에서는 방대한 양의 정보를 분석하고 해석할 수 있는 능력이 기업과 개인 모두에게 필수적입니다. 강력한 통계 프로그래밍 언어인 R은 광범위한 패키지 모음, 강력한 통계 기능 및 활성 사용자 커뮤니티로 인해 데이터 분석의 필수 도구로 부상했습니다. 이 번 블로그 게시물에서 R의 다양한 기능을 살펴보고 데이터 셋에서 귀중한 통찰력을 확보하는 데 어떻게 도움이 되는지 강조하면서 R의 세계를 탐구해보겠습니다. 2. 특징 2-1. 통계 강국 R은 통계 능력으로 유명하여 연구자, 통계학자 및 데이터 과학자가 선호하는 언어입니다. R은 "stats", "dplyr" 및 "ggplot2"와 같은 광범위한 패키지 모음을 통해 광범위한 통계 기능, 데이터 조작 도구 및 시각화 기능을 제공..
![]()
1. 소개 오늘날의 데이터 중심 세계에서는 방대한 양의 정보에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 것이 기업과 개인 모두에게 매우 중요합니다. 다용도 프로그래밍 언어인 Python은 단순성, 광범위한 라이브러리 및 적극적인 커뮤니티 지원으로 인해 강력한 데이터 분석 도구로 부상했습니다. 이 블로그 게시물에서는 데이터 분석에서 Python의 기능과 데이터 셋(Data Set)에서 귀중한 통찰력을 확보하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 2. 특징 2-1. 단순화된 데이터 조작 Python은 데이터 조작을 위한 직관적이고 효율적인 도구를 제공하는 Pandas, NumPy 및 SciPy와 같은 풍부한 라이브러리 생태계를 제공합니다. Pandas를 사용하면 데이터셋(Data Set)을 쉽게 로드, 클렌징,..
