데이터 분석4 KPI, 6 Sigma 개념 ㅇ KPI(Key Performance Indicator = 핵심성과지표): 조직의 목표 및 성과를 계량화하여 측정하는 지표조직 전체에서 일관된 목표를 유지하기 위해 KPI를 하부 조직으로 cascading(연계 적용)할 수 있다 (KPI 예시)매출 지표: 월별/연간 매출 성장률, 고객당 평균 매출(ARPU)고객 만족도: NPS(Net Promoter Score), CSAT(Customer Satisfaction Score)운영 효율성: 프로젝트 완료율, 평균 처리 시간품질 지표: 결함 발생률, 서비스 응답 시간 ㅇ 6 시그마(Six-Sigma): 제조 산업에서 시작된 품질 관리 기법으로, 고객 만족도/서비스 등의 영역으로 확장시켰다 6 시그마의 핵심 방법론 - DMAIC(Define, Measure,.. 2025. 2. 11. [데이터 분석] PyDeck 라이브러리 ㅁPyDeck 라이브러리: Python 환경에서 지도 기반의 대화형 데이터 시각화를 쉽게 구현할 수 있도록 돕는 강력한 라이브러리 ㅇDeck.gl: Uber에서 개발한 오픈소스 지리공간 시각화 프레임워크PyDeck은 이 Deck.gl을 Python 환경으로 가져와 데이터 분석가들이 손쉽게 지도 기반 데이터를 시각화할 수 있도록 지원한다 ※ 대화형 데이터란?사용자가 데이터와 직접 상호작용할 수 있도록 설계된 데이터를 의미한다. 이는 데이터 시각화나 분석 과정에서 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 탐색하거나 조작할 수 있게 만들어 준다. 대화형 데이터의 가장 큰 특징은 정적인 데이터가 아니라 동적으로 반응하는 데이터라는 점이다. [PyDeck의 주요 특징]지도 기반 데이터 시각화PyDeck은 위도와 경도를.. 2024. 12. 28. [데이터 분석] Joblib 라이브러리 ㅇJoblib 라이브러리: Python에서 데이터 직렬화, 병렬처리 및 메모리 효율적인 데이터 처리에 사용되는 라이브러리주로 머신러닝이나 데이터 과학 작업에서 모델을 저장하거나 대규모 데이터를 처리할 때 유용하게 사용된다. joblib은 표준 라이브러리인 pickle과 유사하지만 더 빠르고 효율적으로 동작한다는 장점이 있다. [joblib의 주요 기능]1. 데이터 직렬화와 역직렬화를 통한 모델 저장과 불러오기2. 메모리 캐싱을 통한 계산 최적화3. 병렬 처리를 통한 성능 향상 [데이터 직렬화와 역직렬화]joblib의 dump() 와 load() 함수는 데이터나 머신러닝 모델을 파일로 저장하고 불러올 때 사용된다. 이 기능은 학습된 모델을 나중에 재사용하거나 공유할 때 매우 유용하다. 예를 들어 sci.. 2024. 12. 17. [데이터 분석] Pandas 라이브러리 ㅇPandas 라이브러리: Python 에서 데이터 분석과 조작을 위해 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리효율적인 데이터 구조와 풍부한 기능을 제공하여 다양한 데이터 작업을 간단하게 수행할 수 있도록 도와준다. 주로 Series와 DataFrame이라는 두 가지 주요 데이터 구조를 사용하며, 데이터 처리 속도를 크게 향상시키는 것이 특징이다. [Pandas의 주요 데이터 구조 2가지]1. Series: 1차원 배열로, 인덱스를 포함하는 데이터 구조리스트나 딕셔너리를 기반으로 생성할 수 있으며, 데이터와 인덱스를 함께 저장한다import pandas as pd# 리스트를 기반으로 Series 생성data = [10, 20, 30]series = pd.Series(data, index=['A', 'B', '.. 2024. 12. 15. 이전 1 다음
