R 예측분석 모델링

ㆍ 데이터 및 패키지를 준비하고 데이터를 파악합니다. (차원, 속성, 요약 통계 등)

ㆍ 변수명을 변경하고 파생 변수를 생성하여 빈도를 확인합니다.

ㆍ dplyr패키지 구성과 filter 함수 용법을 살펴보고 다중 조건을 알아봅니다.

ㆍ select 함수 용법과 특정 행, 열 추출 및 제외 방법에 대해 이해합니다.

ㆍ mutate 함수 용법과 데이터 정렬 방법을 파악합니다.

ㆍ group_by 함수와 summarise 함수의 용법을 학습합니다.

ㆍ 데이터프레임을 생성하고 left_join 함수와 bind_rows 함수를 활용하여 데이터프레임을 연결합니다.

ㆍ 데이터 전처리 과정을 살펴보면서 데이터를 집단으로 요약합니다.

ㆍ 변수와 척도의 종류를 이해합니다.

ㆍ 도수분포표가 무엇인지 알아보고 히스토그램 함수와의 연관성에 대해 파악합니다.

ㆍ 중위수와 평균의 차이점을 비교하고 which.max 함수를 활용하여 자료 검색을 합니다.

ㆍ 변산성의 개념과 변산성 척도 종류 (분산, 표준 편차, 범위)에 대해 이해합니다.

ㆍ 공분산의 개념과 그 해석 방법에 대해 학습합니다.

ㆍ 피어슨 상관계수와 상관계수 해석 방법 및 그 종류에 관해 파악합니다.

ㆍ 독립 변수와 종속 변수 및 회귀계수의 정의를 이해하고 회귀분석 결과에 대한 의미를 생각합니다.

ㆍ 산점도를 이용한 선형 패턴을 확인하고 왜도를 이해합니다.

ㆍ lm 함수를 이용하여 회귀분석을 실시하고 잔차, 회귀계수 및 모형 적합도를 이해한 후 결과 보고를 작성합니다.

ㆍ vif 함수를 사용하여 VIF를 계산 후 다중 공선성 진단을 시행합니다.

ㆍ 신용카드 데이터 불러오기 및 구조를 확인하고 데이터 전처리를 진행합니다.

ㆍ 선형 회귀모델링을 활용하여 예측 및 모델 평가를 실행합니다.