데이터 분석을 위한 노코드 AI 시각화
머신러닝(기계학습)
AI X HOME
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일상 속에 스며든 AI
이렇게 AI와 디지털 홈 기기가 만나면 우리 삶은 어떻게 변하게 될까요? 영상을 보시면서 한 번 상상해 보실까요?
디지털리터러시 윤리(개인정보보호법)
1.개인정보보호(인권권의 보호)
2.정보의 신회성과 보호성
3.디지털 소통의 예의
4.지적재산권과 저작권 준수
5.디지털 접근성 보장
데이터 분석의 필요성
youtu
가난한 노인은 왜 선릉역으로
□ 지도학습
주어진 데이터에 정답(target)이 존재하는 경우, 이를 근거로 미지의 데이터에 대한 정답을 예측하는 학습방법
-분류 데이터가 어느 그룹에 속할지 예측하는것
정해진 카테고리 중 어디에 속하는지 예측
-회귀 어떤 데이터들의 특징(Feature)를 토대로 값을 예측하는 것 연속된 값(수치값)을 예측
□ 비지도학습
-군집화 비슷한 데이터 끼리 그룹을 만드는 것
-연관분석 대량의 데이터에 숨겨진 항목간의 연관 규칙을 찾아내는 것
□ 강화학습
환경에 맞춰 학습
실습 준비
오렌지3 설치(데이터 분석 프로그램)
orangedatamining.com
데이터분석

1.Standalone installer(default) 다운로드설치
2.오렌지3 관리자권한으로 실행
3.부가기능(Options ->Add-on)설치
Associate,Educational,Explain, Geo, Text, Time Series

kosis국가통계포털
kosis.kr
kosis국가통계포털
빅카인즈 활용(데이터 수집/분석)
bigkinds.or.kr
빅데이터 분석 서비스
국내 최대의 기사DB에 빅데이터 분석기술을 접목한 뉴스 분석 서비스

-사이트접속하고 구글 계정으로 로그인
-검색창에 '위기 가구' 입력 검색
-뉴스 분석 클릭
-데이터 다운로드 클릭
-관계도분석 클릭
-다운로드
-다운로드한 기사데이터 열기
-키워드 트랜드
-연관어 분석
-빅카운즈 로고 클릭
-빅카운즈 AI 체크(p161/s77)

실습자료 다운
압축
실습자료 모음
[메인실습1-1] 발굴실적총괄표.csv
[메인실습1-2] 발굴실적총괄표_예측데이터.csv
[비정형데이터 실습] 교육 설문 결과.csv
[추가실습1] 교육 만족도 조사 결과.csv
[추가실습2] 어르신 급식 이용 만족도.csv
[추가실습3] 봉사자 활동 결과.csv
[추가실습4] Geo Map_세종특별자치시 노인복지시설 현황(2023.3.31.기준).xls
데이터 전처리 와 시각화
공공데이터포털
data.go.kr
공공데이터포털
-'복지관 이용자' 검색
-광산구_노인복지관~ 다운로드 클릭
-파일 열어서 결측지/출생연도 확인
오렌지 데이터 유형 과 역할
Type
-categorical 남자/여자
-numeric 20
-text 홍길동
-datetime 2015-05-18

Role
-feature 특성, 독립변수
-target 목표값, 종속변수
-meta 참조용 데이터
-skip 사용하지 않는 데이터
실습 위기가구 발굴 실적 결과
1)위젯 File(데이터 가져오기)
발굴실적총괄표.csv - 구조확인
2)위젯 Data Table(데이터 보기)
어떤값이 어떻게 들어있는지 확인
3)위젯 Feature Statistics(통계량 보기)
평균값, 최빈값 등을 확인
4)위젯 Distributions(월별 분포 보기)
발굴일자, 1개월 확인
5)위젯 Distributions(나이별 분포 보기)
나이, 밴드 10 확인
6)위젯 Distributions(유형별 분포 보기)
대상 유형 확인
7)위젯 Distributions(관계망 분포 보기)
관계망유무 확인
8)위젯 Pivot(피벗테이블)
Rows 발굴경로, Columns 성별 Count/Mean 확인
9)위젯 Box Plot
Variable 나이, Subgroups 발굴 경로 확인
10)위젯 Edit Domain→Group by→Data Table
동별욕구분포 확인
11)위젯 Edit Domain→Group by→Edit Domain
주소에서 '서울시 서초구' 삭제
12)위젯 Edit Domain→Group by→Edit Domain→Bar Plot
동별 욕구 분포 확인
회귀와 분류
지도학습-회귀
·train.xls 모델을 학습시키기 위한 데이터
·test.xls 예측하기 위한 데이터
·회귀모델성능평가지표 보기
1)train 파일 읽기
2)y 를 target 으로 지정
3)test 파일 읽기
·지도학습 - 회귀(워크플로우 보기)
지도학습-분류
Logistics Regression 방문 확률이 0.5이상 방문으로, 0.5미만이면 미방문으로 예측
Random Forest 여러 Decision Trees의 아웃풋을 결합하여 단일 결과에 도달하는 알고리즘
Neural Network 인간 뇌의 작동 방식을 모방하여 패턴 인식 및 데이터 분류 작업을 수행하는 인공 지능의 기본 구조.
Test and Score

분류실습-위기가구 발굴실적 결과
이차방문 예측(워크플로우 보기)
1)2차방문여부 를 target으로 지정
2)2차벙문여부 행만 선택
3)모델평가
4)모델평가 결과 확인
5)모델학습 Neural Network
6)예측데이터 가져오기
7)예측 및 결과 확인
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지원규모(만원)(워크플로우 보기)
1)지원규모(만원) 을 target으로 지정
2)지원규모(만원) 행만 선택
3)모델평가
4)모델평가 결과 확인
5)모델학습 Linear regression
6)예측데이터 가져오기
7)예측 결과 확인 및 저장
데이터 군집화/비정형
데이터 군집화
·분류와 군집화의 차이
·k-Means 중심점을 찾아감/중심점이 이동함
·DBSCAN 거리가 아니라 밀도를 기반으로 군집화
군집화 실습
·Silhouette Score 실루엣 값은 개체가 다른 클러스터(seperation)에 비해 자신의 클러스터(cohesion)와 얼마나 유사한 지 측정
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군집2/군집4(워크플로우 보기)
1)발굴실적총괄표 읽기
2)k-Means Silhouette Scores 2개 군집
3)Silhouettescore(1에 근접 군집화 잘됨)
4)Bar Plot - 군집1 과 군집2 확인
5)k-Means Silhouette Scores 4개 군집
6)Bar Plot - 군집1,2,3,4 확인
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군집 DBSCAN(워크플로우 보기)
1)발굴실적총괄표 읽기
2)DBSCAN core point 4
3)Bar Plot 군집 확인
4)Data Table 군집 확인
5)Save Data 파일로 저장
비정형 데이터
교육 설문 결과(워크플로우 보기)
1)교육 설문 결과 읽기
2)Sentimaent Analysis
3)Formula
4)Data Table
5)Distributions 확인
추가 실습
교육만족도 조사 결과
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교육만족도 조사 결과(워크플로우 보기)
1)File 교육 만족도 조사 결과2 읽기
2)File 연번,과목명 skip
  3,4컬럼 categorical로 변경
3)Feature Statistics 결측치 확인 및 처리
4)Edit Domain 1센터게시판,
  2SNS 온라인 ~ 변경
  + 담당 사회복지사 입력
5)Inpute 결측치 처리 - 평균값,최빈값
6)Distribution 빈도 확인
7)Data Table(Histogram Data)
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교육만족도 조사 결과(워크플로우 보기)
8)Group By
9)Edit Domain
10)Bar Plot
어르신급식 이용 만족도
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어르신급식 이용 만족도(워크플로우 보기)
1)File 어르신급식 이용 만족도 읽기
2)Select Rows
3)Data Table
3)Distributions
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어르신급식 이용 만족도(워크플로우 보기)
2)Select Columns
3)Distributions
봉사자 활동 결과
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봉사자 활동 결과(워크플로우 보기)
1)File 봉사자 활동 결과 읽기
2)Pivot Table
2)Box Plot
3)Edit Domain
3)Bar Plot
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위촉일별 봉사자 수
1)File 봉사자 활동 결과 읽기
2)Group By
3)Line Chart
복지시설 시각화
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세종시 복지시설 시각화(워크플로우 보기)
1)File 복지시설현황 읽기
2)Geo Map
과정(교재)을 선택하세요
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  • - 한글과 엑셀 실무
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