환경 데이터 분석을 위한 머신러닝과 통계학

미래소년107 지음

작가와 2024년 07월 01일 출간

작품소개

책소개

현대 사회에서 환경 문제는 매우 중요한 이슈 중 하나입니다. 환경 데이터는 이러한 문제를 해결하는 데 있어서 중요한 역할을 합니다. 이 책은 환경 데이터 분석을 위한 머신러닝과 통계학에 대한 내용을 다루고 있습니다
이 책을 통해 환경 데이터 분석에 대한 기초 지식을 습득하고, 머신러닝과 통계학을 활용하여 환경 문제를 해결하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

목차

제1장 환경데이터
1. 환경데이터 수집 | 6p
2. 환경데이터 특성 | 9p
3. 데이터 척도 | 24p

제2장 환경통계 기초
1. 확률분포 | 30p
2. 기술통계 | 57p

제3장 환경데이터 분석 소프트웨어 : R
R 및 Studio 설치 | 69p
2. R 기본 | 91p

제4장 검정이론
1. 추정이론 | 116p
2. 검정이론 | 137p

제5장 분산분석
1. 분산분석 | 158p
2. 사후분석 | 170p

제6장 회귀분석
1. 회귀분석 | 178p
2. 곡선일치분석 | 206p

제7장 상관분석
1. 상관관계 | 212p
2. 상관계수 | 214p
3. 상관분석 | 221p

제8장 군집분석
1. 군집분석 | 233p
2. 군집 알고리즘 | 251p

제9장 비모수분석
1. 비모수 분석 | 262p
2. 비모수 분석 종류 | 270p

제10장 시계열분석
1. 시계열 자료 | 286p
2. 시계열 분석 방법 | 289p

제11장 불확정성 정량화
1. 불확실성 | 297p
2. 몬테카를로 시뮬레이션 | 301p
3. 민감도 분석 | 304p

제12장 기계학습
1. 기계학습 | 314p
2. 인공신경망 | 321p
3. SVM(Support Vector Machine) | 325o

책 속으로

제1장에서는 환경 데이터 수집과 특성, 데이터 척도에 대해 다룹니다. 데이터의 수집과 전처리 과정을 이해하고, 데이터의 특성에 따라 적절한 척도를 선택하는 방법을 배울 수 있습니다.

제2장에서는 환경 통계 기초에 대해 다룹니다. 확률 분포와 기술 통계를 이해하고, 데이터를 분석하는 데 필요한 기초적인 통계 지식을 습득할 수 있습니다.

제3장에서는 환경 데이터 분석 소프트웨어인 R과 Studio 설치, R 기본에 대해 다룹니다. R을 이용하여 데이터를 분석하는 방법을 배우고, R Studio를 이용하여 데이터를 시각화하는 방법을 배울 수 있습니다.

제4장에서는 검정 이론에 대해 다룹니다. 추정 이론과 검정 이론을 이해하고, 데이터를 분석하여 가설을 검증하는 방법을 배울 수 있습니다.

제5장에서는 분산 분석에 대해 다룹니다. 분산 분석을 이해하고, 데이터를 분석하여 집단 간 차이를 검증하는 방법을 배울 수 있습니다.

제6장에서는 회귀 분석에 대해 다룹니다. 회귀 분석을 이해하고, 데이터를 분석하여 변수 간의 관계를 파악하는 방법을 배울 수 있습니다.

제7장에서는 상관 분석에 대해 다룹니다. 상관 관계와 상관계수를 이해하고, 데이터를 분석하여 변수 간의 상관관계를 파악하는 방법을 배울 수 있습니다.

제8장에서는 군집 분석에 대해 다룹니다. 군집 분석을 이해하고, 데이터를 분석하여 유사한 특성을 가진 집단을 분류하는 방법을 배울 수 있습니다.

제9장에서는 비모수 분석에 대해 다룹니다. 비모수 분석을 이해하고, 데이터의 분포와 상관없이 분석할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.

제10장에서는 시계열 분석에 대해 다룹니다. 시계열 자료와 시계열 분석 방법을 이해하고, 데이터를 분석하여 미래를 예측하는 방법을 배울 수 있습니다.

제11장에서는 불확정성 정량화에 대해 다룹니다. 불확실성과 몬테카를로 시뮬레이션, 민감도 분석을 이해하고, 데이터의 불확실성을 정량화하는 방법을 배울 수 있습니다.

제12장에서는 기계 학습에 대해 다룹니다. 기계 학습과 인공 신경망, SVM(Support Vector Machine)을 이해하고, 데이터를 분석하여 예측 모델을 만드는 방법을 배울 수 있습니다.

작가정보

저자(글) 미래소년107

- 작가 주요 경력 -

★ 화장품 제조사 근무 경력 17년( 화장품 SCM, 생산, 품질관리, 인사 등 업무 담당)

★ 직업능력개발훈련교사