루키의 보석함

R에 대한 기본 실행 방법부터 간단한 사용법까지 정리해보려고 합니다. R 실행 R을 실행하는 방법은 인터렉티브 모드와 배치 모드의 두 가지가 있습니다. 앞으로의 예제들은 모두 인터렉티브 모드에서 실행하겠지만, 실제 환경에서는 경우에 따라 배치 모드를 활용할 필요도 있으므로 두 가지 실행 방법을 먼저 정리해 보려고 합니다. 인터렉티브 모드 R 설치와 관련해서 "데이터 통계 분석을 위한 R 설치"에서 정리해놨으니 참고하기 바랍니다. R이 설치되어 있는 경우, 리눅스/윈도우/맥 어디에서든 터미널에서 R을 입력하면 인터렉티브 모드를 시작할 수 있습니다. 또는 윈도우나 맥의 경우에는 R 아이콘을 더블클릭해서 실행할 수도 있습니다. 그럼 인터렉티브 모드에서 간단한 예제를 테스트해보도록 하죠. rnorm()은 랜덤하..

더 나은 의사결정의 효과를 어떻게 측정할 수 있을까요? 데이터 통합에 따른 가치 창출 효과는 어떨까요? 고객의 행동패턴 분석을 통한 인사이트 발굴의 가치는 어떻게 계산할까요? 이와같이 대부분의 분석의 가치는 유형이 아닌 무형 자산이기 때문에 측정하는 것 자체가 쉽지 않습니다. 하지만 분석 전문가들에 따르면, 분석은 비즈니스를 수행하는데 있어, 경쟁 우위를 선점하기 위한 필수 사항이라고 이야기 하고 있습니다. 실제로 제품을 개선하고, 프로세스를 최적화하고, 성과를 측정하고, 파트너를 관리하고, 변화에 빠르게 대응하기 위해서 Analytics를 사용하고 있다고 합니다. 분석을 처음 도입할 때의 주 목적은 비용 절감과 생산성 향상이었다고 합니다. 국내에서도 여러 개의 모바일 게임을 개발하는 업체들과 이야기를 ..

분석(Analytics)이 실제로 얼마나 활용가치가 있을지, 세계적인 온라인 게임 업체인 징가(Zynga)의 사례를 살펴보도록 하죠.. Analytics의 정의, Analytics의 필요성, Analytics의 성숙도 모델에 대해서는 이전 글을 참고하기 바랍니다. Analytics 접근방식 게임은 모바일 뿐만 아니라 인터넷 산업에서 가장 성공한 비즈니스 중의 하나입니다. 하지만 분석 측면에서 보면, 게임 산업은 아직도 "fly blind" 즉 실제 통계 정보들에 의존하지 않고 새로운 게임을 감각적으로 만드는 경향이 있다고 합니다. 영화를 예로 들면, 좋은 시나리오 작가와 유명한 배우들, 그리고 훌륭한 감독을 선정해서 영화를 만든 다음, 충분한 시장조사와 사전 분석 없이 그저 대박을 기대하면서 전세계로 상..

Analytics에 대해서 좁은 의미와 넓은 의미로 정리를 했었는데요. 이번에는 Analytics IQ를 측정할 수 있는 성숙도 모델(Maturity Model)에 대해서 정리해 보도록 하겠습니다. 소프트웨어공학에서는 업무능력과 성숙도를 평가하기 위해, CMMI(Capability Maturity Model Integration) 인증을 하기도 하는데요. 빅데이터 시대에는 분석 능력을 평가하기 위한 인증도 나오지 않을까 하는 생각도 드네요. ^^ 분석에 대한 성숙도 모델은 2010년 Harvard Business Press에서 Thomas Davenport, Jeanne Harris, Robert Morison이 쓴 "Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Res..

Binary Variables에 이어 Multinomial에 대해서 정리해 보도록 하죠. Binary가 동전의 앞면/뒷면과 같은 경우를 이야기한다면, Multinomial은 주사위를 던지는 경우를 생각하면 될 것 같습니다. 즉 K=6의 상태를 가지고 있고, X3 = 1인 경우, 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. 확률이므로 K=1부터 6까지의 X의 전체 합은 1이 되겠죠. 독립이므로 여러번 주사위를 던질때 확률은 다음과 같이 곱으로 계산할 수 있습니다. (k에 대한 평균이 파라미터로 주어졌을 때, Xk가 나올 확률을 의미합니다.) 이때, 파라미터로 사용하는 평균은 다음과 같은 조건을 가지고 있습니다. 이번에는 X1에서 Xn까지의 독립 관측에서의 데이터 셋을 D라고 할 때, 다음과 같은 likelihood ..

Binary Value에 대한 확률 분포는 동전을 던지는 경우를 생각하면 됩니다. 동전의 앞면이나 뒷면이 나오는 것과 같이, 나올 수 있는 경우의 수가 0과 1인 경우를 Binary라고 하죠. Bernoulli Distribution (베르누이 분포) 이러한 확률 분포는 Bernoulli 정리로 나타낼 수 있습니다. 0

베이시안(Bayesian) 정리를 살펴보면 다음과 같은 식을 이야기 했었습니다. 여기서 Posterior 확률을 구하는 것이 문제인데요. 예를 들어, 만약 p(w)를 남편이 바람 필 확률이라고 해보죠. 그리고 p(D)가 셔츠에서 입술자국이 나올 확률이라고 가정해 보겠습니다. (예제가 좀 그런가요? ㅠㅠ) 이때 Posterior인 p(w|D)는 셔츠에서 입술자국이 나왔을 때 바람필 확률이라고 보면 됩니다. 즉, 만약 남편 셔츠를 봤는데 입술자국이 있으면 실제로 바람을 폈을 확률이 어떻게 될지를 예측할 수 있다는 것이죠. 만약 Bayesian으로 Posterior를 계산한다고 할 때, 각 항목이 일반적인 분포를 따르지 않는다고 하면 도출하는 방식이 매우 복잡해질 수 있다는 것입니다. 반대로 likelihoo..

모바일 분야의 신규 비즈니스를 위해 모바일 앱을 만들 때 어떤 점들을 고려해야 할까요? 먼저 훌륭한 기획이나 전략이 필요할 것입니다. 당연히 직관적인 디자인과 안정적인 개발은 필수 항목이겠죠. 그런데 사용자의 실행 형태를 측정하고, 모바일 앱을 통해 얻고자 하는 가치를 확인하는 것 또한 매우 중요합니다. 실제로 스마트폰이 우리 생활 깊숙이 들어오면서, 마케터나 개발자들이 사용자의 행태를 분석하기 위해 지속적인 노력을 기울이고 있는 상황입니다. 모바일 비즈니스는 시작된지 얼마 안되었지만 서로 좋은 앱으로 경쟁하려는 플랫폼이나 서비스들이 많기 때문에, 모바일 앱 분석을 통한 사용자 행태를 파악해서 경쟁력을 갖는 것이 무엇보다 중요하게 된 것입니다. 이제 모바일 비즈니스에서 Mobile App Analytic..

불확실성에 대한 일어날 가능성을 모델링하는 것이 Probability Theory라고 하고, 이런 불확실한 상황에서 추론에 근거해 결정을 내리는 것을 Decision Theory라 합니다. 그렇다면 Information Theory는 이러한 불확실성을 평가하는 것이라고 정의할 수 있습니다. 먼저 Information Theory에 대한 기본 개념을 쉽게 이해하기 위해서 aistudy.co.kr에 있는 예제를 기반으로 설명해 보도록 하죠.. 다음과 같이 가로, 세로 4장씩의 카드가 놓였다고 할 때, 여러분이 한 장의 카드를 선택했다고 해 보죠. 다음과 같은 질문 과정을 거쳐서 선택한 카드를 맞출 수 있습니다. 상단에 있습니까? 예 그럼 상단의 오른쪽 반에 있습니까? 아닙니다. 그럼 왼쪽 반의 상단에 있습니..

앞에서 확률이론과 Bayesian & Frequentist에 대해서 살펴봤습니다. 기계학습의 목표는 이러한 이론들을 활용해서 주어진 입력값 x에 대한 타겟인 t를 예측하는 것이었습니다. 불확실성에 직면해서 결정을 내려지 않으면 안될 경우, 어떤 결정을 해야 하고, 어떤 정보를 이용해야 하는지에 대해서 다루는 것이 바로 의사결정이론 (Decision Theory)입니다. Decision Theory 병원에서 암을 진단하기 위해 X-ray 사진이 주어졌다고 생각해 봅시다. X-ray 사진을 보고 암에 걸렸는지 아닌지 결정해야 할때, Decision Theory를 활용할 수 있습니다. 암일 경우를 클래스 1(C1)이라고 하고, 암이 아닌 경우를 클래스 2(C2)라고 할 때, 주어진 X-ray 사진(x)이 특정..