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옵션
대소문자 구분
유형
전체
제목
코드
표
그림
본문
파트 I.
Common
1.
데이터 업로드
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Palette Add 버튼 클릭
Local 버튼 선택
Data 선택
Add To 선택
Delimiter 설정
Column Data Format 설정
추가한 데이터 확인
Data & Model 다운로드 [다운로드]
2.
리포트 생성
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Create Report
Model Load
Statistic Summary : 1 Go Function Reference >
Statistic Summary : 2 Go Function Reference >
Statistic Summary : 3 Go Function Reference >
Chart add
Reporting
Open Report
Create Chart
Text Box
Publish
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
3.
Script 모델 사용
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Script
Data Load
Data Flow
String Summary Go Function Reference >
Script
Query Executor Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Data Flow
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
파트 II.
Pre-processing
1.
데이터 결합
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
수학
영어
역사
Modeling
Join(Inner Join) Go Function Reference >
Join(Left Join) Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
2.
파생변수 생성과 데이터 저장
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Columns Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
3.
데이터 변경
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Column Go Function Reference >
Binarizer Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
4.
데이터 샘플링
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
5.
불균형 데이터 샘플링
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
String SummaryGo Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Filter (Class1) Go Function Reference >
Filter (Class2) Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
6.
결측값 처리(1)
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
String Summary Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Capitalize Variable Go Function Reference >
Add Column Go Function Reference >
String Summary Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
7.
결측값 처리(2)
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Statistic Summary Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Discretize Quantile Go Function Reference >
Stiatistic Summary Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
8.
결측값 처리(3)
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Statistic Summary Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Query Executor : Training Data Go Function Reference >
Query Executor : Test Data Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Query Executor : Training Data Go Function Reference >
Query Executor : Test Data Go Function Reference >
Modeling
XGB Regression Train - 1 Go Function Reference >
XGB Regression Predict - 1 Go Function Reference >
XGB Regression Train - 2 Go Function Reference >
XGB Regression Predict - 2 Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression - 1 Go Function Reference >
Evaluate Regression - 2 Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
9.
이상값 탐지 및 제거(1)
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Outlier Detection (Tukey/Carling) Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
10.
이상값 탐지 및 제거(2)
10.1
개요
시나리오
목표
10.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Modeling
Outlier Detection (Local Outlier Factor) Go Function Reference >
Evaluation
Load Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Outlier Detection (Local Outlier Factor) Model Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
11.
데이터 통합 처리
11.1
개요
시나리오
목표
11.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Columns Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
12.
시계열 데이터 전처리
12.1
개요
시나리오
목표
12.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Decompose Datetime Go Function Reference >
Datetime Formatter Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
13.
문자 데이터의 더미 변수 변환
13.1
개요
시나리오
목표
13.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Pre-processing
Distinct Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
14.
날짜 관련 전처리 및 파생변수 생성
14.1
개요
시나리오
목표
14.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Add Function Column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
15.
2차 다항 전개
15.1
개요
시나리오
목표
15.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Polynomial Expansion Go Function Reference >
Model
Linear Regression Train 1 Go Function Reference >
Linear Regression Predict 1 Go Function Reference >
Evaluate Regression 1 Go Function Reference >
Linear Regression Train 2 Go Function Reference >
Linear Regression Predict 2Go Function Reference >
Evaluate Regression 2 Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
16.
JSON 테이블 변환
16.1
개요
시나리오
목표
16.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
String Split Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
17.
정규분포를 따르지 않는 데이터의 변환
17.1
개요
시나리오
목표
17.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Bind Row Column Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
One Way Anova Go Function Reference >
Comment
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18.
불균형 데이터 샘플링(SMOTE)
18.1
개요
시나리오
목표
18.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
String Summary Go Function Reference >
Pre-processing
Label Encoder Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Over Sampling(SMOTE) Go Function Reference >
Modeling
Random Forest Classification Train Go Function Reference >
Random Forest Classification Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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파트 III.
Exploratory Data Analysis
1.
요약통계량 생성
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
String Summary Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Comment
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2.
그룹별 평균, 배열 생성
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Exploratory Data Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Statistic Derivation Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Binarizer Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
Comment
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3.
파레토 분석
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Python Script Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Modeling
String Summary Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Select Colunm Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Comment
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4.
One Sample T-Test
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Chart Preferences
Load Go Function Reference >
Descriptive Analysis
One Sample T Test Go Function Reference >
Comment
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5.
Two-Sample T-test
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Exploratory Data Analysis
F Test For Stacked Data Go Function Reference >
Two-Sample T Test For Stacked Data : 등분산 True Go Function Reference >
Two-Sample T Test For Stacked Data : 등분산 Auto Go Function Reference >
One Way ANOVA Go Function Reference >
Comment
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6.
Paired T-test
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Paired T Test Go Function Reference >
Comment
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7.
ANOVA와 사후검정
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
Bartlett's Test Go Function Reference >
One Way ANOVA Go Function Reference >
Tukey's Range Test Go Function Reference >
Comment
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8.
카이제곱검정
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
Pivot:sex Go Function Reference >
Pivot: age Go Function Reference >
Chi-Square Test of Independence Go Function Reference >
Comment
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9.
비모수 검정
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Data Pre-Processing
Unpivot - seller Go Function Reference >
Unpivot - Promo Go Function Reference >
Exploratory Data Analysis
Ljung Box Test Go Function Reference >
Normality Test Go Function Reference >
Wilcoxon Test Go Function Reference >
Normality Test Go Function Reference >
Friedman Test Go Function Reference >
Normality Test Go Function Reference >
Kruskal-Wallis Test Go Function Reference >
Comment
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10.
상관관계 분석(1)
10.1
개요
시나리오
목표
10.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Join 1 Go Function Reference >
Add Function column Go Function Reference >
Pivot 1 Go Function Reference >
Filter 1 Go Function Reference >
Pivot 2 Go Function Reference >
Filter 2 Go Function Reference >
Pivot 3 Go Function Reference >
Join 2 Go Function Reference >
Join 3 Go Function Reference >
Modeling
Correlation 1 Go Function Reference >
Correlation 2 Go Function Reference >
Comment
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11.
상관관계 분석(2)
11.1
개요
시나리오
목표
11.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Unpivot 1 Go Function Reference >
Unpivot 2 Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Select Column 1 Go Function Reference >
Select Column 2 Go Function Reference >
Add Column 1 Go Function Reference >
Add Column 2 Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Visualization
Multi Chart
Comment
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12.
상관관계 분석(3)
12.1
개요
시나리오
목표
12.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation 1 Go Function Reference >
Correlation 2 Go Function Reference >
Get Table Go Function Reference >
Comment
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13.
결측치 제거 및 선행변수 생성과 상관분석
13.1
개요
시나리오
목표
13.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Delete Missing Data Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Exploratory Data Analysis
Correlation Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Add Lead Lag Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Get Table Go Function Reference >
Comment
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14.
피어슨 상관분석 및 선형회귀분석
14.1
개요
시나리오
목표
14.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
String SummaryGo Function Reference >
CorrelationGo Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression TrainGo Function Reference >
Linear Regression PredictGo Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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15.
설문 통계 분석
15.1
개요
시나리오
목표
15.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Columns Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Modeling
Python Script (신뢰도 분석) Go Function Reference >
String Summary Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Two-Sample T Test For Stacked Data Go Function Reference >
One Way ANOVA Go Function Reference >
Chi-square Test of Independence Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
PCA Go Function Reference >
Comment
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16.
데이터 시각화
16.1
개요
시나리오
목표
16.2
Brightics 프로세스
Data Load
발전량
보급량
Chart 1 : 발전량 Trend
Statistic Summary : 1 Go Function Reference >
Chart 2 : 보급량 Trend
Statistic Summary : 2 Go Function Reference >
Chart 3 : 발전-보급 Summary
Bind Row Column Go Function Reference >
Statistic Summary : 3 Go Function Reference >
Comment
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17.
고객 군집 별 특성 분석
17.1
개요
시나리오
목표
17.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Join Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
String Summary Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Join Go Function Reference >
Comment
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파트 IV.
Dimension Reduction
1.
특이값 분해(SVD)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Normalization Go Function Reference >
Modeling
SVD Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression Train - SVD Go Function Reference >
Linear Regression Train - All Go Function Reference >
Evaluation
Linear Regression Predict - SVD Go Function Reference >
Linear Regression Predict - All Go Function Reference >
Evaluate Regression - SVD Go Function Reference >
Evaluate Regression - All Go Function Reference >
Data Prediction
Create Table Go Function Reference >
Normalization Model Go Function Reference >
Regression Predict Go Function Reference >
Comment
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2.
잠재변수 탐지(1)
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Normalization Go Function Reference >
Modeling
PCA Go Function Reference >
Comment
Data & Model 다운로드 [다운로드]
3.
잠재변수 탐지(2)
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Normalization Go Function Reference >
Modeling
Python Script(Kernel PCA) Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
SVD Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
Comment
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4.
설문지 데이터 요인분석
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Python Script Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Comment
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파트 V.
Clustering
1.
K-means 군집분석
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Pivot Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
K-Means(Silhouette) Go Function Reference >
K-Means(Silhouette) Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Comment
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2.
K-means 군집분석 및 이상값 탐지
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
K-Means(Silhouette) Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Outlier Detection (Tukey/Carling) Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Comment
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3.
Mean Shift 군집 분석
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
서울맵 적용
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Mean Shift Go Function Reference >
Mean Shift Predict Go Function Reference >
Comment
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4.
계층적 군집분석
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Pre-processing
Replace Missing Number Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
Hierarchical Clustering Go Function Reference >
Hierarchical Clustering Post Process Go Function Reference >
Comment
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5.
spectral clustering
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Columns Go Function Reference >
Modeling
K-Means Go Function Reference >
Spectral Clustering Go Function Reference >
Comment
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6.
Agglomerative Clustering
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
Modeling (2개 그룹으로 클러스터링 할 때)
Agglomerative Clustering Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Modeling (3개 그룹으로 클러스터링 할 때)
Agglomerative Clustering Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Comment
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7.
Gaussian Mixture Model 군집 분석(1)
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Gaussian Mixture Train Go Function Reference >
Unload Model Go Function Reference >
Get Table Go Function Reference >
Array To Columns Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Gaussian Mixture Predict Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Load
Join Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
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8.
Gaussian Mixture Model 군집 분석(2)
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Load Model Go Function Reference >
Gaussian Mixture Predict Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Load
Add Function Column Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Comment
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9.
K-Means 군집분석 (2)
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory data analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Pre-Processing
Select Column Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
K-Means (Silhouette) Go Function Reference >
K-Means Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Fileter Go Function Reference >
Fileter Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Comment
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파트 VI.
Regression
1.
선형 회귀 계수 및 빈도 분석
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Pre-processing
Pivot Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Modeling
Linear Regression Train Go Function Reference >
Get Table Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Comment
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2.
단순 선형회귀분석
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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3.
다중 선형회귀분석(1)
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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4.
다중 선형회귀분석(2)
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
One Hot Encoder Go Function Reference >
Modeling
Query Executor Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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5.
다중 선형회귀분석(3)
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Add function Columns Go Function Reference >
Modeling
Filter Go Function Reference >
Linear Regression TrainGo Function Reference >
Linear Regression PredictGo Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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6.
정규화 선형회귀
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Data Pre-Processing
Statistic Summary Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Normalization Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Penalized Linear Regression Train(Ridge) Go Function Reference >
Penalized Linear Regression Predict (Ridge) Go Function Reference >
Penalized Linear Regression Train(Lasso) Go Function Reference >
Penalized Linear Regression Predict (Lasso) Go Function Reference >
Penalized Linear Regression Train(ElasticNet) Go Function Reference >
Penalized Linear Regression Predict (ElasticNet) Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression(Linear Regression) Go Function Reference >
Evaluate Regression(Ridge) Go Function Reference >
Evaluate Regression(Lasso) Go Function Reference >
Evaluate Regression(ElasticNet) Go Function Reference >
Comment
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7.
상관분석 및 등회귀분석
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Get Table Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
Isotonic Regression Train Go Function Reference >
Isotonic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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8.
KNN 회귀분석
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Pre-processing
Normalization Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
KNN Regression - All Features Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
KNN Regression - Selected Features Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
KNN Regression - Change K Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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9.
Random Forest 회귀분석
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Filter - train Go Function Reference >
Filter - test Go Function Reference >
Modeling
Random Forest Regression Train Go Function Reference >
Random Forest Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Comment
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10.
XGBoost 회귀 분석
10.1
개요
시나리오
목표
10.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
Modeling
Split Data - Train : TestGo Function Reference >
Split Data - Train : ValidationGo Function Reference >
XGB Regression Train - Depth 2 Go Function Reference >
XGB Regression Train - Depth 5 Go Function Reference >
XGB Regression Train - Depth 7 Go Function Reference >
XGB Regression Predict - Depth 2 Go Function Reference >
XGB Regression Predict - Depth 5 Go Function Reference >
XGB Regression Predict - Depth 7 Go Function Reference >
Evaluate Regression - Depth 2 Go Function Reference >
Evaluate Regression - Depth 5 Go Function Reference >
Evaluate Regression - Depth 7 Go Function Reference >
Evaluation
XGB Regression Predict - Test Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Unload Model Go Function Reference >
Comment
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11.
AdaBoost 회귀분석
11.1
개요
시나리오
목표
11.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
AdaBoost Regression Train Go Function Reference >
AdaBoost Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Comment
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12.
MLP Regression
12.1
개요
시나리오
목표
12.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
One Hot Encoder Go Function Reference >
Modeling
Python Script Go Function Reference >
MLP Regression Train Go Function Reference >
MLP Regression Predict Go Function Reference >
Random Forest Regression Train Go Function Reference >
Random Forest Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression Go Function Reference >
Comment
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13.
K-Fold 교차검증
13.1
개요
시나리오
목표
13.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Delete Missing Data Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Set Value
For Loop
Python Script Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Modeling
Query Executor Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Set Value
For Loop
Set Value
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Penalized Linear Regression Train Go Function Reference >
Penalized Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Unload Go Function Reference >
Comment
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14.
PLS 회귀분석
14.1
개요
시나리오
목표
14.2
Brightics 프로세스
Data Load
Load Go Function Reference >
EDA
Profile Table Go Function Reference >
Correlation Go Function Reference >
- Modeling (1) - PCA, Linear Regression
PCA Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
- Modeling (2) - PLS Regression
PLS Regression Train
PLS Regression Predict
Evaluation and Prediction
Evaluate Regression Go Function Reference >
Create Table Go Function Reference >
Regression Predict Go Function Reference >
Comment
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15.
회귀 모델 비교 및 주요 변수 파악
15.1
개요
시나리오
목표
15.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Pre-processing
Select Column Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Linear Regression Train Go Function Reference >
Linear Regression Predict Go Function Reference >
Random Forest Regression Train Go Function Reference >
Random Forest Regression Predict Go Function Reference >
XGB Regression Train Go Function Reference >
XGB Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Regression - Linear Regression Go Function Reference >
Evaluate Regression - Random Forest Regression Go Function Reference >
Evaluate Regression - XGB Regression Go Function Reference >
Get Table Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Get Table Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Comment
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16.
Random Forest 회귀분석 (2)
16.1
개요
시나리오
목표
16.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis & Data Preprocessing
Add Function Column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Random Forest Regression Train Go Function Reference >
Random Forest Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Comment
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파트 VII.
Classification
1.
로지스틱 회귀분석
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Query Executor Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
String Summary Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Logistic Regression Train Go Function Reference >
Logistic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation 1
Evaluate Classification Go Function Reference >
Evaluation 2
Plot ROC and PR Curves Go Function Reference >
Comment
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2.
GLM 이항 분류 모델
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Multi Chart
Correlation Go Function Reference >
Modeling
GLM Train Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
GLM Predict Go Function Reference >
Comment
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3.
나이브 베이즈 분류
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Bucketizer Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Naive Bayes Train Go Function Reference >
Naive Bayes Predict Go Function Reference >
Evaluation 1
Evaluate Classification Go Function Reference >
Evaluation 2
Plot ROC and PR Curves Go Function Reference >
Comment
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4.
LDA 분류 모델
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Modeling
LDA Go Function Reference >
LDA Model Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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5.
XGB 분류 모델
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
XGB Classification Train Go Function Reference >
XGB Classification Predict Go Function Reference >
Evaluation 1
Evaluate Classification Go Function Reference >
Evaluation 2
Query Executor Go Function Reference >
Plot ROC and PR Curves Go Function Reference >
Comment
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6.
AdaBoost 분류 모델
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Split DataGo Function Reference >
Model
AdaBoost Classification TrainGo Function Reference >
AdaBoost Classification PredictGo Function Reference >
Evaluate ClassificationGo Function Reference >
AdaBoost Classification PredictGo Function Reference >
Comment
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7.
Tree 기반 분류 모델 비교
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Select Column Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Python Script (Find optimal DT depth) Go Function Reference >
Evaluate Classification Go Function Reference >
Flatten Json Go Function Reference >
Decision Tree Classification Train Go Function Reference >
Decision Tree Classification Predict Go Function Reference >
Random Forest Classification Train Go Function Reference >
Random Forest Classification Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification (DT) Go Function Reference >
Evaluate Classification (RF) Go Function Reference >
Comment
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8.
이항분류 모델 비교
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
SVM Classification Train Go Function Reference >
SVM Classification Predict Go Function Reference >
Naive Bayes Train Go Function Reference >
Naive Bayes Predict Go Function Reference >
Logistic Regression Train Go Function Reference >
Logistic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Comment
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9.
다항분류 모델 비교(1)
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load Go Function Reference >
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Random Sampling Go Function Reference >
Modeling
Logistic Regression Train Go Function Reference >
Logistic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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10.
다항 분류 모델 비교(2)
10.1
개요
시나리오
목표
10.2
Brightics 프로세스
Data Load
Load Go Function Reference >
Descriptive Analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Pre-processing
Filter Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Moving Average Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Pivot Go Function Reference >
Replace Missing Number Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
KNN Classification Go Function Reference >
Naive Bayes Train Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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11.
MLP Classification
11.1
개요
시나리오
목표
11.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Modeling
MLP Classification Train Go Function Reference >
MLP Classification Predict Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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12.
하이퍼파라미터 최적화
12.1
개요
시나리오
목표
12.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Evaluation
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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13.
불균형 데이터에 대한 로지스틱 회귀분석
13.1
개요
시나리오
목표
13.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory data analysis
Statistic Summary Go Function Reference >
Pre-Processing
Filter Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Modeling
Logistic Regression Train Go Function Reference >
Logistic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Classification Go Function Reference >
Logistic Regression Train Go Function Reference >
Logistic Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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파트 VIII.
Recommendation
1.
연관성 분석(Association Rule)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Distinct Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Modeling
Association Rule Go Function Reference >
Visualization
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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2.
잠재요인 기반 추천 모델(ALS)
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Split Data Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Distinct Go Function Reference >
Modeling
ALS Train Go Function Reference >
ALS Predict Go Function Reference >
Evaluation
Join Go Function Reference >
Evaluation Regression Go Function Reference >
Recommendation
ALS Recommend Go Function Reference >
Transpose Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Comment
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파트 IX.
Time Series
1.
MA, EWMA 모델 비교
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Add Row Number Go Function Reference >
Modeling
Moving Average Go Function Reference >
EWMA Go Function Reference >
Evaluation
Select Column Go Function Reference > : time,toe
Add Function Column Go Function Reference > : actual
Delete Missing Data Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference > : time,toe
Add Function Column Go Function Reference > : MA
Delete Missing Data Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference > : time,toe
Add Function Column Go Function Reference > : EWMA
Bind Row Column Go Function Reference >
Comment
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2.
시계열분해(Time Series Decomposition)와 EWMA
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Exploratory Data Analysis
Add Function Column Go Function Reference >
Statistic Summary Go Function Reference >
Modeling
EWMA Go Function Reference >
Unpivot Go Function Reference >
Time Series Decomposition Go Function Reference >
Comment
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3.
Holt Winters 예측 모델
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
단계가 생략된 제목
Data Load
Modeling
Filter Go Function Reference >
Holt-Winters Train Go Function Reference >
Holt-Winters Predict Go Function Reference >
Evaluation
Bind Row Column Go Function Reference >
Evaluate Regression Go Function Reference >
Add Column1 Go Function Reference >
Add Column2 Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Add Row Number Go Function Reference >
Comment
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4.
ARIMA 예측 모델
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Add Row Number Go Function Reference >
Modeling
AutoCorrelation Go Function Reference >
ARIMA Train Go Function Reference >
ARIMA Predict Go Function Reference >
Auto ARIMA Train Go Function Reference >
Auto ARIMA Predict Go Function Reference >
Evaluation
Add Function Column Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
Add Function Columns Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Comment
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5.
ARIMA, Holt-Winters 모델 비교
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Query Executor Go Function Reference >
Modeling
AutoCorrelation Go Function Reference >
Filter: Training(~2015) Go Function Reference >
Filter: Test(2016~) Go Function Reference >
Add Lead Lag: 1st difference Go Function Reference >
Add Function Column: difference Go Function Reference >
Delete Missing Data Go Function Reference >
AutoCorrelation Go Function Reference >
ARIMA Train Go Function Reference >
ARIMA Predict Go Function Reference >
Select Column: column name change Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Evaluate Regression : ARIMA Go Function Reference >
Unpivot : ARIMA Go Function Reference >
Holt-Winters Train Go Function Reference >
Holt-Winters Predict Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Evaluate Regression : HW Go Function Reference >
Unpivot : Holt-Winters Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Comment
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6.
Auto ARIMA 예측 모델
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Decompose Datetime Go Function Reference >
Create Table Go Function Reference >
Join Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Modeling
Add Row Number Go Function Reference >
Auto ARIMA TrainGo Function Reference >
Auto ARIMA Predict Go Function Reference >
Evaluation
Add Function Column Go Function Reference >
Select ColumnGo Function Reference >
Bind Row ColumnGo Function Reference >
Comment
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7.
로지스틱 분포 적합
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Modeling
Python Script Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Add Function Column Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Comment
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파트 X.
Text Analysis
1.
Topic Modeling (Korean)
1.1
개요
시나리오
목표
1.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Python Script Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Tokenizer (Korean) Go Function Reference >
Stopwords Remover Go Function Reference >
Synonym Converter Go Function Reference >
Modeling
Latent Dirichlet Allocation Go Function Reference >
One Hot Encoder Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Linear Regression Train Go Function Reference >
Comment
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2.
Text Classifier (English)
2.1
개요
시나리오
목표
2.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Tokenizer (English) Go Function Reference >
Stopwords Remover Go Function Reference >
Bag of Words Go Function Reference >
Term-Document Matrix Go Function Reference >
Bind Row Column Go Function Reference >
Split Data Go Function Reference >
Modeling
Naive Bayes Train Go Function Reference >
Naive Bayes Predict Go Function Reference >
Evaluate Classification Go Function Reference >
Comment
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3.
Sentiment Analysis (English)
3.1
개요
시나리오
목표
3.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Tokenizer (English) Go Function Reference >
Stopwords Remover Go Function Reference >
Extract Sentimental Words Go Function Reference >
Select Column Go Function Reference >
Two Sample T Test For Stacked Data Go Function Reference >
Comment
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4.
Sentiment Analysis (Korean)
4.1
개요
시나리오
목표
4.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Python Script Go Function Reference >
Tokenizer (Korean) Go Function Reference >
Stopwords Remover Go Function Reference >
Synonym Converter Go Function Reference >
Extract Sentimental Words Go Function Reference >
Modeling
Linear Regression Train Go Function Reference >
Comment
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5.
XGB Classification with Text Data (English)
5.1
개요
시나리오
목표
5.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Documents Summarizer (English) Go Function Reference >
Tokenizer (English) Go Function Reference >
Stopwords Remover Go Function Reference >
Synonym Converter Go Function Reference >
Extract Sentimental Words Go Function Reference >
Doc2Vec Go Function Reference >
Array To Columns Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
XGB Classification Train Go Function Reference >
XGB Regression Predict Go Function Reference >
Evaluate Classification Go Function Reference >
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6.
Topic Name Extraction
6.1
개요
시나리오
목표
6.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Replace Missing String Go Function Reference >
Tokenizer (English) Go Function Reference >
Stopwords Remover Go Function Reference >
Latent Dirichlet Allocation Go Function Reference >
Word2Vec Go Function Reference >
Array To Columns Go Function Reference >
Topic Name Extraction Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
Random Forest Classification Train Go Function Reference >
Random Forest Classification Predict Go Function Reference >
Evaluate Classification Go Function Reference >
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7.
NER (English)
7.1
개요
시나리오
목표
7.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-processing
Regular Expression Go Function Reference >
NER (English) Go Function Reference >
Python Script Go Function Reference >
Filter (toxic) Go Function Reference >
Filter (Non toxic) Go Function Reference >
Tokenizer (English) Go Function Reference >
Stopwords Remover Go Function Reference >
Doc2Vec Go Function Reference >
Array To Columns Go Function Reference >
Modeling
Split Data Go Function Reference >
AdaBoost Classification Train (1) Go Function Reference >
AdaBoost Classification Predict (1) Go Function Reference >
Evaluate Classification (1)Go Function Reference >
AdaBoost Classification Train (2) Go Function Reference >
AdaBoost Classification Predict (2) Go Function Reference >
Evaluate Classification (2) Go Function Reference >
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8.
WordCloud
8.1
개요
시나리오
목표
8.2
Brightics 프로세스
Data Load
Load Go Function Reference >
Pre-processing
Add Function Column Go Function Reference >
Modeling
Tokenizer (Korean) Go Function Reference >
Synonym Converter Go Function Reference >
Stopwords Remover Go Function Reference >
Bag of Words Go Function Reference >
Visualization
Python Script Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Comment
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9.
TF-IDF 분석
9.1
개요
시나리오
목표
9.2
Brightics 프로세스
Data Load
Pre-Processing
Datetime Formatter Go Function Reference >
Query Executor Go Function Reference >
Modeling
TF-IDF Go Function Reference >
Filter Go Function Reference >
Sort Go Function Reference >
Comment
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파트 I.
Common
1.
데이터 업로드
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
2.
리포트 생성
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
3.
Script 모델 사용
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
파트 II.
Pre-processing
1.
데이터 결합
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
2.
파생변수 생성과 데이터 저장
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
3.
데이터 변경
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
4.
데이터 샘플링
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
5.
불균형 데이터 샘플링
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
6.
결측값 처리(1)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
7.
결측값 처리(2)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
8.
결측값 처리(3)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
9.
이상값 탐지 및 제거(1)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
10.
이상값 탐지 및 제거(2)
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
11.
데이터 통합 처리
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
12.
시계열 데이터 전처리
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
13.
문자 데이터의 더미 변수 변환
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
제목이 없습니다.
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14.
날짜 관련 전처리 및 파생변수 생성
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15.
2차 다항 전개
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16.
JSON 테이블 변환
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17.
정규분포를 따르지 않는 데이터의 변환
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18.
불균형 데이터 샘플링(SMOTE)
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파트 III.
Exploratory Data Analysis
1.
요약통계량 생성
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2.
그룹별 평균, 배열 생성
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3.
파레토 분석
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4.
One Sample T-Test
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5.
Two-Sample T-test
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6.
Paired T-test
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7.
ANOVA와 사후검정
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8.
카이제곱검정
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9.
비모수 검정
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10.
상관관계 분석(1)
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11.
상관관계 분석(2)
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12.
상관관계 분석(3)
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13.
결측치 제거 및 선행변수 생성과 상관분석
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14.
피어슨 상관분석 및 선형회귀분석
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15.
설문 통계 분석
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16.
데이터 시각화
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17.
고객 군집 별 특성 분석
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파트 IV.
Dimension Reduction
1.
특이값 분해(SVD)
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2.
잠재변수 탐지(1)
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3.
잠재변수 탐지(2)
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4.
설문지 데이터 요인분석
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파트 V.
Clustering
1.
K-means 군집분석
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2.
K-means 군집분석 및 이상값 탐지
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3.
Mean Shift 군집 분석
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4.
계층적 군집분석
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5.
spectral clustering
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6.
Agglomerative Clustering
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7.
Gaussian Mixture Model 군집 분석(1)
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8.
Gaussian Mixture Model 군집 분석(2)
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9.
K-Means 군집분석 (2)
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그림 9-1
실행 결과
그림 9-2
분석 후 시각화 (1)
그림 9-3
분석 후 시각화 (2)
파트 VI.
Regression
1.
선형 회귀 계수 및 빈도 분석
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2.
단순 선형회귀분석
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3.
다중 선형회귀분석(1)
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4.
다중 선형회귀분석(2)
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5.
다중 선형회귀분석(3)
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6.
정규화 선형회귀
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7.
상관분석 및 등회귀분석
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8.
KNN 회귀분석
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9.
Random Forest 회귀분석
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10.
XGBoost 회귀 분석
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11.
AdaBoost 회귀분석
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12.
MLP Regression
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13.
K-Fold 교차검증
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14.
PLS 회귀분석
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15.
회귀 모델 비교 및 주요 변수 파악
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16.
Random Forest 회귀분석 (2)
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파트 VII.
Classification
1.
로지스틱 회귀분석
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2.
GLM 이항 분류 모델
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3.
나이브 베이즈 분류
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4.
LDA 분류 모델
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5.
XGB 분류 모델
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6.
AdaBoost 분류 모델
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7.
Tree 기반 분류 모델 비교
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8.
이항분류 모델 비교
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9.
다항분류 모델 비교(1)
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10.
다항 분류 모델 비교(2)
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11.
MLP Classification
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12.
하이퍼파라미터 최적화
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13.
불균형 데이터에 대한 로지스틱 회귀분석
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파트 VIII.
Recommendation
1.
연관성 분석(Association Rule)
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2.
잠재요인 기반 추천 모델(ALS)
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파트 IX.
Time Series
1.
MA, EWMA 모델 비교
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2.
시계열분해(Time Series Decomposition)와 EWMA
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3.
Holt Winters 예측 모델
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4.
ARIMA 예측 모델
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5.
ARIMA, Holt-Winters 모델 비교
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6.
Auto ARIMA 예측 모델
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7.
로지스틱 분포 적합
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파트 X.
Text Analysis
1.
Topic Modeling (Korean)
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2.
Text Classifier (English)
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3.
Sentiment Analysis (English)
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4.
Sentiment Analysis (Korean)
제목이 없습니다.
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5.
XGB Classification with Text Data (English)
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6.
Topic Name Extraction
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TF-IDF 분석
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