압도적 AI 인사이트 보고서 : 의사결정 판도를 바꾸는 힘, 탐색적 시각화 자동분석 실무
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학습 내용 안내
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시각화가 필요한 이유 - 값만 봐서는 알 수 없는 것들
탐색적 시각화와 설명적 시각화
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그림으로 봐야 드러나는 인사이트
04
언제 어떤 차트를 선택해야 하는가?
차트는 결국 데이터를 따라간다
데이터 타입별로 달라지는 시각화
시각화 목적에 알맞은 차트 선택 가이드
05
데이터의 패턴이 확 드러나는 고급 차트 시각화
히스토그램과 적정 계급 구간 정하기
박스 플롯을 활용한 데이터 파악
바이올린 플롯의 밀도 시각화
범주의 시각화 – 모자이크, 시브, 벤다이어그램
관계와 분포 파악에 꼭 필요한 분산형 차트(1)
관계와 분포 파악에 꼭 필요한 분산형 차트(2)
히트맵과 필터로 다중 조합 시각화(1)
히트맵과 필터로 다중 조합 시각화(2)
연속형 필터로 반응형 시각화
경로와 흐름의 시각화 – 샌키, 퍼널, 프로세스 마이닝(1)
경로와 흐름의 시각화 – 샌키, 퍼널, 프로세스 마이닝(2)
리본과 동적 차트로 시계열 변화 추적하기(1)
리본과 동적 차트로 시계열 변화 추적하기(2)
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놓치기 쉬운 차트 시각화 포인트
보조축에 무엇을 담아야 할까
의도에 따라 달라지는 시각화와 가중치(1)
의도에 따라 달라지는 시각화와 가중치(2)
해석이 달라지는 사분면 분할선의 문제(1)
해석이 달라지는 사분면 분할선의 문제(2)
분석 결과 보고용 시각화에 포함해야할 것
07
스마트한 데이터 시각화 - 자동 분석과 핵심 인사이트 도출
변화의 실마리를 찾기 위한 시각화
증가와 감소가 일어난 이유를 설명하시오
자동 계산으로 분해하기
데이터 그룹화와 분포 변동 파악하기
투영과 IF-THEN 시각화를 활용한 주요 속성 찾기
핵심 요인과 상위 세그먼트 특성 시각화
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