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[인사행정론] 의사결정(Decision Making) [인사행정론] Decision Making Decision making Decision: 2가지 이상의 대안 중에 선택하는 것 조직내에서의 의사결정 조직 내 모든 사람들은 Decision making을 함 but 레벨에 따라 Decision making의 종류가 다름 Top level managers: 조직 목표,거시적 정책에 대한 의사결정 Middle and lower level managers: 생산 스케줄, 생산물 품질 문제, 임금 인상 문제 등에 대한 의사결정 non-managerial employees: 과거와는 다르게 이전에는 매니저가 결정했던 문제에 대해서도 의사결정 의사결정 단계 1. 문제 인식(identify a problem) 모든 결정은 현실과 이상의 차이에서 오는 문제에서 시작 2...
플러터 시작 전 알아야 할 필수 개념 플러터 시작 전 알아야 할 필수 개념 1. Widget: 모든 것은 위젯이다. 위젯: 객체지향 프로그래밍에서 배운 클래스로 객체를 생성하는데 이 때, 객체가 하나의 위젯 플러터에서 화면 안 모든 요소는 위젯이다. 플러터의 화면 구조는 여러 위젯들의 트리 형태 : 하나의 큰 위젯 안에 다른 여러 위젯들이 들어 있는 형태 2. State: 반응성(Reactive)구현 State: 어떤 상태에 대한 값을 저장하는 변수 //dart 에어컨 상태변수 bool isAirOn; //True or false //에어컨 전원버튼 누르는 이벤트에 의해 상태 변경 setState(){ isAirOn = !isAirOn; } 프런트엔드에서는 이러한 state를, 화면이 한번 빌드된 이후에도 계속 값의 변화가 생기는 위젯에 도..
알고리즘이란? 알고리즘? 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적 절차, 방법 알고리즘의 조건 1. 명확성 알고리즘의 각 단계는 애매모호하지 않고 명확해야 함 2. 정확성 알고리즘은 모든 유효한 입력에 대해 올바른 해를 출력해야 함 3. 정지성 알고리즘은 유효한 입력이 주어지면 반드시 유한한 시간 내에 종료되어야 함 한 가지 문제를 해결하는 알고리즘은 다양, 그 중에서 가장 효율적인 최적의 알고리즘을 선택해야 함 알고리즘적 문제 해결 과정 1. 주어진 문제 완벽하게 이해하기 2. 알고리즘 설계하기 알고리즘 설계 기법들을 참고해서 알고리즘 설계하기 3. 정확성 증명하기 설계한 알고리즘이 모든 유효한 입력에 대해 유한한 시간내에 정확한 결과를 만들어낸다는 것을 증명하기 정확성 증명 방식 중 가장 자주 사용되는 기법: 수학적 귀..
데이터 퀼리티 높이기 데이터 퀼리티 높이기 데이터 퀼리티를 높이기 위해서는 아래의 4가지 요소들을 모두 고려하여야 한다. 1. 완결성 필수 항목인 데이터가 모두 채워져 있는 것 결측값이 없어야 한다. 2. 유일성 동일한 데이터가 불필요하게 중복되어 있으면 안됨 중복값 제거하여 유일성 유지 df.drop_duplicates() 3. 통일성 데이터가 동일한 형식으로 저장되어 있어야 함 데이터타입, 단위, 포멧이 동일해야함 4. 정확성 데이터는 정확해야 함 데이터 수집시 특히 주의 이상치 확인 이상치 절대적 기준 없음 box plot에서 IQR(25%~75% 사이의 길이) +- 1.5 * IQR 삭제하거나 사용하거나 상황에 맞게 판단
EDA 문제 유형별 그래픽 기법 EDA 문제 유형별 그래픽 기법 1. EDA를 통해 답을 얻을 수 있는 질문들 대표값? 대표값에 대한 불확도? 일련의 숫자들에 잘 맞는 분포? 백분위수? 공학적 변경이 효과를 보이는가? 어떤 인자가 효과를 보이는가? 가장 중요한 인자? 여러 실험실에서 오는 관측치들이 모두 동등한지 X, Y를 관계짓는 최선의 함수? 인자들에 대한 최선의 설정 시계열 데이터의 신호에서 noise 분리 가능? 다변량 데이터에서 어떤 구조를 추출할 수 있는가? 이상치? 2. EDA 단계 위의 질문들 중 적절한 것 선택 질문을 중요도에 따라 정렬 질문에 적합한 기법 파악 3. EDA 기법: 그래픽 분석 3.1 단변량 문제(univariate) Run Sequence Plot Lag plot Histogram Probability..
좋은 UI 디자인 좋은 UI 디자인 좋은 UI 디자인이란? 버튼, 텍스트, 컬러에 대한 규칙이 있어 사용자가 UI를 쉽게 이해할 수 있게 함 EX1) 클릭하면 동작하는 요소들은 검정색으로 설정한다. EX2) 직접 입력하는 부분은 바탕색을 회색으로, 내부의 안내 문구는 회색으로 한다. 사용자가 어디에 집중해야 할 지 시각적으로 알려줌 폰트, 색, 크기, 여백 등 여러 요소를 통해 중요한 부분을 강조하기 UI 디자인 원칙들 매우 많고 다양함 주의 일관성 위계 일관성 디자인에 공통적으로 적용될 수 있는 규칙 게슈탈트 이론: 사람은 시각을 통해 사물 이해 위계 중요하지 않은 내용과 중요한 내용을 구분하여 유저의 UI 이해성을 높임 정보를 적절한 크기로 나누기 서로 멀리 있으면 구분되어 보임 공통영역의 원리: 같은 요소라도 공통된..
벡터의 선형종속과 선형독립, 기저 벡터의 선형종속과 선형독립, 기저 선형독립(Linear independent) 집합 $S = {v_1, v_2, ..., v_n}$ 의 벡터들은 $c_1v_1+c_2v_2 + ... c_nv_n = 0 $을 만족하는 계수들이 $c_1=c_2=...c_n=0 $ 이외에는 존재하지 않을 때 선형적으로 독립이라고 한다. 즉 어떤 벡터들이 선형 독립이라는 것은 각각의 벡터들이 선형 결합으로 표현되지 않는다는 것 선형독립인 벡터들의 선형결합으로 구성된 벡터 $u$ 가 있다고 하자. $u = c_1a_1+... + c_na_n$ 이때 $u$를 특징짓는 $c$들은 유일(unique)하다. cf. 선형결합 수학에서 각 항에 상수를 곱하고 결과를 추가함으로써 일련의 항으로 구성된 표현식 예: x와 y의 선형 결합: $a..
EDA 그래픽 기법과 계량적 기법의 종류 EDA 그래픽 기법과 계량적 기법의 종류 EDA 그래픽 기법 Probability plot Normal probability plot Lag plot Run Sequence plot Histogram Scatter plot Scatterplot matrix Heatmap seaborn.FaceGrid seaborn.PairGrid seaborn.relplot Box plot Bihistogram Quantile-Quantile plot Autocorrelation plot Spectral plot 4-plot 6-plot EDA 계량적 기법 점추정 구간추정 가설검정 단일집단 모평균 가설검정 두 집단 모평균 가설검정 짝진 표본의 모평균 가설검정 위치측도 신뢰구간 앞으로 정리할 계획!

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