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SNA(Social Network Analysis)

개요SNA(Social Network Analysis, 사회연결망 분석)는 사람, 조직, 시스템 간의 관계와 상호작용을 네트워크 관점에서 분석하는 데이터 분석 기법입니다. 연결 구조를 시각화하고, 영향력 있는 노드 파악, 집단 간 관계 탐색 등을 가능하게 하여 사회학, 마케팅, 보안, 조직 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 본 포스트에서는 SNA의 핵심 개념, 분석 방법, 주요 지표, 사례 중심으로 심층적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의SNA는 노드(Node)와 링크(Edge)라는 그래프 이론 기반의 구조로 구성되어 있으며, 관계를 정량적/정성적으로 분석할 수 있게 해주는 기법입니다.노드(Node): 사람, 조직, 계정 등 관계의 주체링크(Edge): 노드 간의 관계 또는 상호작용 (e.g. 친구 관..

데이터 임퓨테이션(Data Imputation)

개요데이터 임퓨테이션(Data Imputation)은 결측값(Missing Value)을 보완하여 분석의 정확성을 높이기 위한 필수 전처리 과정입니다. 머신러닝, 통계 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 정확한 분석과 예측 모델 구축을 위해 반드시 수행되어야 합니다. 본 포스트에서는 데이터 임퓨테이션의 개념, 종류, 적용 기법, 실제 사례 등을 전문가 수준으로 정리합니다.1. 개념 및 정의데이터 임퓨테이션은 결측된 데이터를 삭제하지 않고, 예측이나 통계적 방법 등을 통해 적절한 값으로 대체하는 기법입니다. 이 과정은 분석의 신뢰성을 확보하고, 데이터 손실을 최소화하는 데 목적이 있습니다.결측값(Missing Value): 수집되지 않았거나 손실된 데이터 포인트임퓨테이션: 결측값을 합리적 방법으..

지지도(Support), 신뢰도(Confidence), 향상도(Lift)

개요연관분석에서 핵심이 되는 세 가지 지표, 지지도(Support), 신뢰도(Confidence), 향상도(Lift)는 의미 있는 연관 규칙을 선별하고 해석하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이 포스트에서는 각 지표의 정의, 수식, 해석법, 예시를 중심으로 연관분석의 실무 적용력을 높이기 위한 가이드를 제공합니다.1. 개념 및 정의지지도, 신뢰도, 향상도는 연관 규칙의 유의미성을 정량적으로 평가하는 기준입니다.지지도(Support): 전체 거래 중 특정 항목 집합이 등장한 비율신뢰도(Confidence): A 항목이 포함된 거래 중 B 항목도 함께 등장한 비율향상도(Lift): A와 B가 독립일 때 대비 실제 함께 등장할 확률의 증가율이들 지표는 마이닝 결과 중 노이즈를 제거하고, 인사이트 있는 규칙을 도..

연관분석(Association Analysis)

개요연관분석(Association Analysis)은 데이터셋 내 항목 간의 유의미한 관계를 파악하기 위한 데이터 마이닝 기법입니다. 주로 장바구니 분석(Market Basket Analysis)에서 고객 행동을 예측하거나, 추천 시스템을 강화하는 데 활용됩니다. 본 포스트에서는 연관분석의 개념, 핵심 요소, 알고리즘, 실제 사례 등을 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의연관분석은 데이터 안에 숨겨진 항목 간의 상호 연관성을 규칙 형태로 도출하는 기법입니다. 예를 들어, "우유를 산 고객은 빵도 자주 구매한다"는 규칙을 찾는 방식입니다.주요 목적: 항목 간의 패턴 탐색 및 규칙 생성응용 분야: 유통, 전자상거래, 의료, 보안, 금융 등대표 알고리즘: Apriori, Eclat, FP-Growth2. ..

Apriori Algorithm

개요Apriori 알고리즘은 데이터 마이닝에서 자주 등장하는 연관 규칙 학습(Association Rule Learning)의 대표적인 알고리즘입니다. 대형 거래 데이터로부터 상품 간의 연관 관계를 찾아내어 마케팅, 추천 시스템, 재고 관리 등 다양한 분야에 활용됩니다. 본 포스트에서는 Apriori 알고리즘의 개념부터 실제 활용 사례까지 전문가 수준으로 상세히 다루어봅니다.1. 개념 및 정의Apriori 알고리즘은 대규모 데이터베이스에서 자주 함께 등장하는 항목 집합(Frequent Itemsets)을 찾아내고, 이를 기반으로 연관 규칙(Association Rules)을 생성하는 알고리즘입니다. "항목 A를 구매한 고객은 항목 B도 구매할 확률이 높다"는 식의 규칙을 찾아내는 것이 주요 목적입니다.배..

샤논의 정보 용량 이론(Information Capacity Theory)

개요샤논의 정보 용량 이론은 정보 이론(Information Theory)의 창시자인 클로드 E. 샤논(Claude E. Shannon)이 1948년 발표한 논문에서 제안한 개념으로, **통신 채널을 통해 오류 없이 전달할 수 있는 정보의 최대량(채널 용량)**을 정의합니다. 이 이론은 디지털 통신, 데이터 압축, 암호화 등 현대 정보 기술의 핵심 수학적 기반을 제공합니다.1. 개념 및 정의샤논의 정보 용량 이론은 노이즈가 존재하는 채널에서도 일정 수준 이하의 오류 확률로 정보를 안정적으로 전송할 수 있다는 사실을 수학적으로 증명합니다.정의: 정보 채널의 최대 전송 속도는 노이즈 수준과 대역폭에 의해 제한되며, 이 한계치를 '채널 용량(Channel Capacity)'이라고 함공식: C = B log₂(..

베조스의 법칙(Bezos’ Law)

개요베조스의 법칙은 아마존 창업자 제프 베조스(Jeff Bezos)가 예측한 개념으로, 클라우드 컴퓨팅 비용은 매년 약 50%씩 감소한다는 경험적 법칙입니다. 이는 IT 인프라의 전통적인 비용 구조를 혁신하며, 스타트업부터 대기업까지 디지털 전환을 가속화시키는 원동력으로 작용하고 있습니다.1. 개념 및 정의베조스의 법칙(Bezos’ Law)은 클라우드 서비스 도입 이후 전통적인 온프레미스(온사이트) 방식보다 훨씬 빠른 속도로 IT 비용이 감소한다는 개념입니다. 이는 AWS의 성장과 함께 실제 산업 현장에서 입증되고 있는 현상이기도 합니다.정의: 클라우드 컴퓨팅 비용은 해마다 약 50%씩 감소한다.배경: 대규모 인프라 통합, 자원 가상화, 자동화 기술의 발전이 비용 효율성 극대화에 기여의의: 기업은 더 적..

무어의 법칙(Moore’s Law)

개요무어의 법칙은 집적회로(IC)의 트랜지스터 수가 약 18~24개월마다 두 배로 증가한다는 경험적 법칙입니다. 이는 반도체 산업의 발전 방향과 속도를 예측하는 핵심 이론으로, 지난 수십 년간 정보기술(IT) 산업의 성장을 이끌어온 가장 영향력 있는 기술 패러다임 중 하나입니다.1. 개념 및 정의무어의 법칙(Moore's Law)은 인텔(Intel)의 공동 창업자인 고든 무어(Gordon Moore)가 1965년 한 논문에서 제시한 법칙으로, 트랜지스터 수 증가에 따른 연산 능력 향상과 가격 하락을 동시에 예측한 개념입니다.정의: 집적회로의 트랜지스터 수는 약 2년마다 두 배로 증가한다.핵심 의미: 동일한 비용으로 더 높은 연산 성능을 제공하게 되며, 기술 발전 속도를 반영함효과: 컴퓨터, 스마트폰, 서..