전산물리학 또는 SPSS, R, Python을 활용한 Kaggle 데이터 전략 실무 연습 > NEW도서

전산물리학



도서명 : 전산물리학
저자/출판사 : 김범준,박혜진,손승우,이미진,정우성, 교문사
쪽수 : 192쪽
출판일 : 2022-02-28
ISBN : 9788936323264
정가 : 22000

PART 1 프로그래밍 기초
CHAPTER 1 전산물리와 파이썬
CHAPTER 2 첫 번째 프로그램
CHAPTER 3 그래프 그리기
CHAPTER 4 그 밖의 시각화

PART 2 수리 기초
CHAPTER 5 급수 계산
CHAPTER 6 근 찾기
CHAPTER 7 곡선 맞춤

PART 3 물리 기초
CHAPTER 8 일차 미분방정식
CHAPTER 9 F=ma
CHAPTER 10 경곗값 문제
CHAPTER 11 전기퍼텐셜
CHAPTER 12 브라운 운동
CHAPTER 13 몬테카를로

PART 4 전산물리 응용
CHAPTER 14 퍼셉트론과 학습
CHAPTER 15 인공신경망을 이용한 숫자 인식
CHAPTER 16 홉필드 모형을 이용한 패턴 인식
CHAPTER 17 감염병 확산 모형




SPSS, R, Python을 활용한 Kaggle 데이터 전략 실무 연습



도서명 : SPSS, R, Python을 활용한 Kaggle 데이터 전략 실무 연습
저자/출판사 : 김광용,정성원,이성택,이재모,임은택, 청람
쪽수 : 452쪽
출판일 : 2022-04-15
ISBN : 9788959728756
정가 : 28000

Chapter 01. 데이터 과학과 Kaggle 활용
1.1 데이터 과학과 왜 Kaggle인가?
1.2 빅데이터 전문가들의 플랫폼, Kaggle 탐색
1.2.1 Competition
1.2.2 Code
1.2.3 Discussion
1.2.4 Datasets
1.2.5 Courses

Chapter 02. Kaggle(telco churn data) 활용 실습 사례
2.1 데이터 분석 프로세스
2.2 Kaggle 데이터를 중심으로 상황 가정과 외ㆍ내부 환경 분석
2.3 데이터 탐색을 위한 기초통계 및 시각화
2.4 통신사 고객 이탈 인과관계 파악
2.5 통신사 고객 이탈 예측
2.6 데이터 분석을 통한 전략 도출
2.7 데이터 분석 실습 구성

Chapter 03. Kaggle 데이터를 활용한 이진 분류 예측
3.1 통신사 고객 이탈 예측
3.1.1 데이터 분석 개요
3.1.2 데이터 탐색
3.1.3 연관성 분석
3.1.4 통신사 고객 이탈 데이터 인과관계분석
3.1.5 예측 모델 설계
3.1.6 데이터 저장하기
3.2 퇴직 가능성 예측
3.2.1 데이터 분석 개요
3.2.2 데이터 전처리
3.2.3 데이터 탐색
3.2.4 종속변수와의 연관성 분석
3.2.5 예측 모델 구축
3.3 개인 신용 위험 예측
3.3.1 데이터 분석 개요
3.3.2 데이터 파악 및 전처리
3.3.3 데이터 탐색
3.3.4 종속변수와의 관계 분석
3.3.5 예측 모델
3.4 마케팅 캠페인 반응 데이터 분석
3.4.1 데이터 분석 개요
3.4.2 데이터 전처리
3.4.3 데이터 탐색
3.4.4 반응 예측 모델
3.4.5 분석 결과 활용 전략 수립

Chapter 04. Kaggle 데이터를 활용한 연속변수 예측
4.1 고객생애가치 데이터 분석
4.1.1 데이터 분석 개요
4.1.2 데이터 전처리
4.1.3 데이터 탐색
4.1.4 고객생애가치 예측 모델
4.1.5 분석 결과 활용
4.2 부동산 가격 예측
4.2.1 데이터 분석 개요
4.2.2 데이터 전처리
4.2.3 데이터 탐색
4.2.4 부동산 가격과의 관계 분석
4.2.5 가격예측 모델 구축

Chapter 05. Kaggle 데이터를 활용한 현황 분석
5.1 서울시 유동인구 데이터 기반 상권 분석
5.1.1 데이터 분석 개요
5.1.2 데이터 전처리
5.1.3 데이터 탐색 및 시각화
5.1.4 서울시 유동인구 분석을 위한 모델링
5.2 서울시 지하철 탑승객 데이터 기반 상권 분석
5.2.1 데이터 분석 개요
5.2.2 데이터 전처리
5.2.3 데이터 탐색 및 시각화
5.2.4 지하철 탑승객 분석을 위한 군집화 모델링
5.3 서울시 대기질 분석
5.3.1 데이터 분석 개요
5.3.2 데이터 전처리
5.3.3 데이터 탐색 및 시각화
5.3.4 미세먼지 예측을 위한 모델링

Chapter 06. Kaggle 데이터를 활용한 이상탐지
6.1 의료보험 이상탐지
6.1.1 데이터 분석 개요
6.1.2 데이터 전처리
6.1.3 데이터 탐색
6.1.4 특이 케이스 식별
6.1.5 이상치 결과 평가
6.1.6 분석 결과 활용
6.2 신용카드 부정거래 탐지
6.2.1 데이터 분석 개요
6.2.2 부정 사용 탐지를 위한 파생변수 생성
6.2.3 데이터 탐색
6.2.4 종속변수와의 관계 분석
6.2.5 카드 부정 사용 예측 모델