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오랫만에 시각화 관련 도서를 리뷰합니다. 빅데이터 분석 여부를 떠나서 요즘 보고서에는 최소 한두개의 차트가 포함되는 경우가 많은데요. "엑셀에서 제공하는 기본 차트를 그대로 사용하지 마라" 라는 말이 있습니다. 색상을 바꾸고 흑백인쇄를 고려하고, 원하는 것을 강조하는 등 여러가지 소소한 작업들로 차트가 전달하는 내용이 엄청나게 차이가 납니다. 그래서 꼭! 시각화에 대해서는 "학습"의 영역으로 가져가시면 좋을 것 같습니다. 이 책의 메시지 중에 가장 중요하고 와닿는 것은 "데이터보다 메시지에 집중하라" 입니다. - 보고서에서 중요한 것 : 보고받는 사람이 필요한 것에 집중하라 - 시각화에서 중요한 것 : 데이터보다 메시지에 집중하라 로 요약해 볼 수 있는데요. 전달하고자 하는 메시지에 집중하지 않으면 차트..

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매년 발간되는 자료다. 맨 뒤에 2012년부터의 과거 결정문 제목도 포함되어있으니 참고하기 좋다. https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS231&mCode=D070010010&nttId=9071 개인정보보호위원회 해당 페이지의 만족도와 소중한 의견 남겨주세요. www.pipc.go.kr

개인정보보호법 표준 해석례(23.7월, 개보위) 21.7월 개인정보보호법 표준 해석례 22.10월 개인정보보호법 표준 해석례(공공분야 중심) 발간이후 23년 버전이 나왔다. 첫번째 해석례를 살펴보면 Q. 공동현환 출입 번호가 개인정보에 해당하는가? A. 개인정보로 보기 어려우나, 개별 세대별로 출입번호가 부여된 경우 개인정보로 볼 수 있음 대한민국에서 개인정보인가 아닌가를 물어보면 그냥 개인정보라고 생각하는게 낫겠다.ㅎㅎㅎ 30가지 질문에 대하여 상세한 설명과 근거가 나열되어있다. 출처 : www.privacy.go.kr :: 개인정보보호포털 :: www.privacy.go.kr

파이썬에서 등분산성(등분산성) 검증은 두 개 이상의 그룹(데이터 집단)이 동일한 분산을 가지고 있는지 확인하는 통계적 검증 방법입니다. 등분산성 검증은 일반적으로 분산분석(ANOVA) 등의 통계적 가설 검정에 사용되며, 그룹 간에 유의한 차이가 있는지 확인하기 전에 반드시 수행되어야 하는 중요한 단계입니다. T-test할때 첫번째. 정규성 검정(shapiro) 두번째. 등분산성 검정(levene, bartlett) 을 한다. 등분산성 검정 방식 두가지 차이점이 뭘까? 정규분포를 따를때 - 이상치 데이터가 많다 : Levene(이상치가 있어도 안정적) - 이상치 데이터가 적다 : Bartlett(이상치에 민감하게 반응) 정규분포를 따르지 않을 때 - 그냥 Levene 또는 비모수적 방법 ----------..

데이터 표준화가 뭔지는 알겠는데 궁금증이 생긴다. 1. 무조건 표준화를 하면 좋은거 아닌가? - 군집분석(KNN, SVM 등), 인공신경망에는 필수적 2. 어떨때는 fit(), transform()을 나눠쓰고 어떨때는 fit_transform()을 쓰는 것인가? 한번에 fit_transform()으로 가는게 무조건 좋은것인가? - 학습, 테스트 데이터 분리전 처리가 간편함 3. 왜 transform() 이후에 커럼명을 다시 조합해주지? - ndarray로 반환되므로 세 가지의 궁금증에 대한 답을 아래 책에서 확인할 수 있었다. ㅁ 파이썬 머신러닝 완벽가이드 123p ~ 이렇게 가우시안 정규 분포를 가질 수 있도록 데이터를 변환하는 것은 몇몇 알고리즘에서 매우 중요합니다. 특히 사이킷런에서 구현한 RBF ..