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빅데이터 SPSS 최신 분석기법 신경망, SVM,랜덤포레스트 편
- 조용준 저
- 한나래아카데미
- 2018년 07월 05일
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ISBN: 9788955662184
168쪽
188 x 257 (㎜)
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책 소개
출판사 리뷰
2010년대 들어 SPSS에 데이터마이닝 알고리즘이 반영되기 시작하면서 최근에는 R 패키지에서나 사용이 가능하던 알고리즘까지도 계속 애드온((add-on)되고 있다. 그러나 이렇게 추가된 분석 알고리즘들의 개념과 특징을 자세히 설명하고, 실제적인 분석 사례와 함께 해석을 제시하는 책이나 매뉴얼은 찾아보기 힘들다. 이 책을 집어 든 독자들이라면 다들 공감하겠지만, 통계분석은 어떠한 알고리즘과 옵션을 선택하는가에 따라 결과가 크게 달라진다. 그 때문에 통계분석에서 무엇보다 중요한 것은 사용하는 알고리즘과 옵션에 대한 정확한 이해, 각 옵션에 대한 올바른 결과 해석 등이다.
이 책은 이러한 점을 염두에 두고 SPSS에 최근 애드온된 알고리즘 중 고급 통계분석의 하나인 신경망, SVM, 랜덤포레스트에 대해 상세히 다룬다. 아울러 빅데이터 분석이 무엇인지, 데이터마이닝이나 통계분석과 같은 기존의 데이터 분석과의 차이는 무엇인지를 실제적 사례와 함께 깊이 있게 설명함으로써 연구자들로 하여금 ‘빅데이터 분석’이라는 큰 틀을 명확히 이해하고, 실무에서 SPSS를 이용한 최신 분석기법을 효율적으로 활용할 수 있도록 안내해준다!
저자 소개
조용준
현재 수협중앙회 수산경제연구원 경영연구팀장이다. 중앙대학교 응용통계학과를 졸업하고 같은 대학원에서 석사 학위와 박사 학위를 받았다. 다양한 기업에서 80여 개에 이르는 컨설팅ㆍ연구 프로젝트를 수행하였고, SCI논문을 포함하여 30여 편 이상의 연구논문을 등재지에 기고하였다. 중앙대학교, 한국능률협회컨설팅, SPSS Korea[현 ㈜데이타솔루션] 등 여러 기관에서 강의하였다. ㈜넥스브레인 CRM파트 이사, 한국능률협회컨설팅 연구위원 등을 역임하였다. 대검찰청 여론조사ㆍ통계분석 자문위원을 지냈고, 통계청 농림어업총조사 자문위원으로 활동하고 있다.
저서로는 《데이터마이닝 신경망 분석》(공저)이 있다.
목차
1부 빅데이터 분석의 개념
1장 빅데이터는 분석이다
1 빅데이터 시대
2 빅데이터의 개념
3 빅데이터와 일반데이터의 구분
4 빅데이터의 핵심 초점
5 빅데이터의 정의
2장 인공지능과 빅데이터 분석
1 인공지능의 대두
2 인공지능의 학습방법
3 빅데이터와 인공지능의 관계
4 통계분석과 기계학습의 차이
5 빅데이터 분석
6 빅데이터 분석 알고리즘의 종류
7 빅데이터 분석을 위한 기본 지식
2부 신경망 분석
3장 신경망 개요
1 신경망의 개념
2 신경망 분석 과정
3 신경망 분석의 종류
4 다층 퍼셉트론
5 방사형 기저함수 네트워크
6 신경망 알고리즘의 특징
4장 신경망 분석 사례
1 신경망 분석을 위한 기초 개념 정리
2 데이터 설명
3 MLP 분석 실습
4 RBF 분석 실습
5 신경망 분석 사례 결과 종합
3부 서포트 벡터 머신(SVM)
5장 SVM 개요
1 SVM 개념
2 SVM 알고리즘
3 SVM 알고리즘의 특징
6장 SVM 분석 사례
1 SPSS에서 SVM 실습을 위한 기초 작업
2 SVM 분석 실습
3 SVM 분석 사례 결과 종합
4부 랜덤포레스트
7장 랜덤포레스트 개요
1 랜덤포레스트 개념
2 CART 알고리즘
3 배깅 알고리즘
4 랜덤포레스트 알고리즘
5 랜덤포레스트 알고리즘의 특징
8장 랜덤포레스트 분석 사례
1 SPSS에서 랜덤포레스트 실습을 위한 기초 작업
2 랜덤포레스트 실습
3 랜덤포레스트 분석 사례 결과 종합
5부데이터 분석의 이슈
9장 3가지 알고리즘 비교 · 종합
1 분석 조건 비교
2 모형 비교의 기준
3 분석 결과 비교
10장 모형 개발 프로세스
1 모형 개발 프로세스
2 모형 해석(평가) 방법
1장 빅데이터는 분석이다
1 빅데이터 시대
2 빅데이터의 개념
3 빅데이터와 일반데이터의 구분
4 빅데이터의 핵심 초점
5 빅데이터의 정의
2장 인공지능과 빅데이터 분석
1 인공지능의 대두
2 인공지능의 학습방법
3 빅데이터와 인공지능의 관계
4 통계분석과 기계학습의 차이
5 빅데이터 분석
6 빅데이터 분석 알고리즘의 종류
7 빅데이터 분석을 위한 기본 지식
2부 신경망 분석
3장 신경망 개요
1 신경망의 개념
2 신경망 분석 과정
3 신경망 분석의 종류
4 다층 퍼셉트론
5 방사형 기저함수 네트워크
6 신경망 알고리즘의 특징
4장 신경망 분석 사례
1 신경망 분석을 위한 기초 개념 정리
2 데이터 설명
3 MLP 분석 실습
4 RBF 분석 실습
5 신경망 분석 사례 결과 종합
3부 서포트 벡터 머신(SVM)
5장 SVM 개요
1 SVM 개념
2 SVM 알고리즘
3 SVM 알고리즘의 특징
6장 SVM 분석 사례
1 SPSS에서 SVM 실습을 위한 기초 작업
2 SVM 분석 실습
3 SVM 분석 사례 결과 종합
4부 랜덤포레스트
7장 랜덤포레스트 개요
1 랜덤포레스트 개념
2 CART 알고리즘
3 배깅 알고리즘
4 랜덤포레스트 알고리즘
5 랜덤포레스트 알고리즘의 특징
8장 랜덤포레스트 분석 사례
1 SPSS에서 랜덤포레스트 실습을 위한 기초 작업
2 랜덤포레스트 실습
3 랜덤포레스트 분석 사례 결과 종합
5부데이터 분석의 이슈
9장 3가지 알고리즘 비교 · 종합
1 분석 조건 비교
2 모형 비교의 기준
3 분석 결과 비교
10장 모형 개발 프로세스
1 모형 개발 프로세스
2 모형 해석(평가) 방법
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