환경 데이터 분석을 위한 머신러닝과 통계학
2024년 07월 01일 출간
- eBook 상품 정보
- 파일 정보 PDF (35.36MB)
- ISBN 9791172485078
- 쪽수 330쪽
- 지원기기 교보eBook App, PC e서재, 리더기
-
교보eBook App
듣기(TTS) 가능
TTS 란?텍스트를 음성으로 읽어주는 기술입니다.
- 전자책의 편집 상태에 따라 본문의 흐름과 다르게 텍스트를 읽을 수 있습니다.
- 이미지 형태로 제작된 전자책 (예 : ZIP 파일)은 TTS 기능을 지원하지 않습니다.
PDF 필기가능 (Android, iOS)

이 상품은 배송되지 않는 디지털 상품이며,
교보eBook앱이나 웹뷰어에서 바로 이용가능합니다.
작품소개
이 상품이 속한 분야
이 책을 통해 환경 데이터 분석에 대한 기초 지식을 습득하고, 머신러닝과 통계학을 활용하여 환경 문제를 해결하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
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
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
이 상품의 총서
Klover리뷰 (0)
- - e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
- - 리워드는 5,000원 이상 eBook, 오디오북, 동영상에 한해 다운로드 완료 후 리뷰 작성 시 익일 제공됩니다. (2024년 9월 30일부터 적용)
- - 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
- - sam 이용권 구매 상품 / 선물받은 eBook은 리워드 대상에서 제외됩니다.
- 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
- 도서와 무관한 내용의 리뷰
- 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오 발언이 개재된 리뷰
- 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰
구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립
문장수집
- 구매 후 90일 이내에 문장 수집 등록 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
- e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
- 리워드는 5,000원 이상 eBook에 한해 다운로드 완료 후 문장수집 등록 시 제공됩니다. (2024년 9월 30일부터 적용)
- 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
- sam 이용권 구매 상품 / 선물받은 eBook / 오디오북·동영상 상품/주문취소/환불 시 리워드 대상에서 제외됩니다.
구매 후 문장수집 작성 시, e교환권 100원 적립
신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.
바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!
