마인드 맵 갤러리 프로세스 및 방법
데이터사이언스 이론 및 실습 3장에는 데이터 처리, 데이터 감사, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 스토리텔링, 데이터 사이언스 프로젝트 관리가 포함됩니다.
2023-10-15 10:50:07에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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프로세스 및 방법
기본 프로세스
디지털화
사람들의 생활, 사업, 사회적 활동을 포착하여 데이터로 변환하는 과정
데이터 처리 및 정규화
깨끗한 데이터
데이터 정리
데이터 처리의 두 가지 기본 문제
탐색적 데이터 분석
EDA 방식
저항
잔여
다시 표현하다
데이터 분석 및 통찰력
기술 분석
예측 분석
규범적 분석
결과 표시
데이터 상품 제공
데이터 처리
데이터 처리는 데이터가 공식적으로 처리되기 전에 후속 데이터 계산의 필요에 따라 원본 데이터 세트를 감사, 정리, 변환, 통합, 둔감화, 축소 및 레이블 지정하는 일련의 처리 활동을 의미합니다.
데이터 품질 요구사항, 데이터 계산 요구사항
데이터 정리
누락된 데이터 처리
중복 데이터 처리
시끄러운 데이터 처리
원본 데이터 세트의 비닝 전략에 따르면
각 박스의 멤버 데이터에 따른 교체 방법
데이터 변환
스무딩
기능 구성
모으다
표준화
이산화
데이터 통합
콘텐츠 통합
구조적 통합
패턴 통합
데이터 중복성
충돌 감지 및 제거
데이터 둔감화
단방향성
잔류물 없음
성취하기 쉽다
데이터 감소
차원 축소
가치 감소
데이터 주석
문법 주석
의미론적 주석
데이터 감사
데이터 품질에 대한 일반 규정 및 평가 방법에 따라 데이터 내용 및 구성 요소를 감사하여 문제를 식별합니다.
누락된 값, 노이즈 값, 일관성 없는 값, 불완전한 값
사전 정의된 감사
데이터 사전
사용자 정의 무결성 제약조건
데이터에 대한 자기 설명적 정보
속성의 도메인 값
데이터 자체 포함 관련 정보
맞춤형 감사
변수 정의 규칙
함수 정의 규칙
데이터 감사를 위한 일반적인 기술
숫자의 첫 번째 법칙
작은 확률의 원리
언어 규칙
데이터 연속성 이론
데이터 인증 기술
시각적 감사
데이터 분석
기술 분석
과거에 초점을 맞추고 무슨 일이 일어났는지 대답하세요.
데이터 분석의 첫 번째 단계
기술통계분석방법
진단 분석
과거에 초점을 맞추고 그 일이 일어난 이유에 대해 답해 보세요.
상관관계 분석 및 인과관계 분석
예측 분석
미래에 집중하고 무슨 일이 일어날지 대답해 보세요
분류 분석 및 추세 분석 사용
규범적 분석의 기초이다
규범적 분석
시뮬레이션과 최적화의 문제점과 앞으로 발생할 문제를 최적화하는 방법에 주목하십시오.
운영 연구, 시뮬레이션 및 에뮬레이션 기술 사용
직접적인 산업적 가치 창출 가능
데이터 시각화
기본형
과학적 시각화
정보 시각화
시각적 분석
시각적 분석
정보 시각화
데이터 수집
통계 분석
분석적 추론
인간 컴퓨터 상호 작용
시각적 분석 모델
데이터를 지식으로 변환하는 과정 강조
시각적 분석과 자동화된 모델링 간의 상호 작용 강조
데이터 매핑 및 데이터 마이닝의 중요성 강조
데이터 처리의 필요성 강조
인간-컴퓨터 상호작용의 중요성 강조
방법론
방법론적 기초
기본 방법
도메인 메소드
시각적 인식과 시각적 인식
시각적 인식
객관적인 사물이 시각 감각 기관을 통해 인간의 뇌에서 직접적인 반응을 일으키는 과정
시각적 인지
개인의 시각적 인식 정보의 추가 처리
시각적 관점에서 본 데이터 유형
분류된 데이터
순서 데이터
간격 데이터
비율 데이터
시각적 채널 선택 방법
정확성
읽기 쉬움
시각적 인공물
데이터 시각화 도구의 의도나 데이터 자체의 현실과 일치하지 않는 대상 사용자의 잘못된 또는 부정확한 시각적 인식을 의미합니다.
사도가 위치한 야마시타 주변 환경을 시각화하면 시각적 인공물이 발생할 수 있습니다.
밝기와 색상에 대한 인간의 눈의 상대적인 판단은 쉽게 시각적 착각으로 이어질 수 있습니다.
대상 사용자의 경험과 경험으로 인해 시각적 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
데이터 시각화의 6가지 유명한 사례와 해당 소스 코드
우주의 나이를 계산해보세요
지구의 색상으로 달을 렌더링합니다.
뉴욕시에서 13억 건의 택시 운행
17,000개의 여행 일정을 통해 세계를 만나보세요
Eclipse 형식화
지미 헨드릭스 체험
데이터 스토리텔링
정의: 데이터를 데이터 스토리로 변환하는 과정을 데이터 스토리텔링이라고 합니다.
기억하기 쉽다
인식하기 쉬움
체험하기 쉽다
데이터 스토리 모델
비즈니스 요구 사항
데이터
분석적 통찰력
스토리 모델
스토리텔링
청중 행동
데이터 스토리텔링 관련 용어
데이터 기반 스토리텔링
시각적 스토리텔링
분석적인 스토리텔링
인터랙티브 스토리텔링
데이터로 스토리텔링하기
디지털 스토리텔링
데이터 스토리의 역할
끌어 들이다
설명하다
고무하다
데이터 스토리 이해
데이터 스토리 인식
화자의 스토리텔링 내레이션은 시각 감각 기관을 통해 인간의 뇌에 직접적인 반응을 일으킨다.
데이터 스토리 이해
스토리 기반 감각 정보에 대한 관객의 추가 처리
실제 데이터 스토리
데이터 스토리를 들은 후 청중이 취하는 행동
데이터 과학 프로젝트 관리
주인공
프로젝트 스폰서
프로젝트 매니저
고객
데이터 과학자
데이터 엔지니어
운영자
기본 프로세스
프로젝트 목표 정의
데이터 수집 및 관리
패턴, 모델의 통찰력
패턴, 모델 검증 및 최적화
결과 시각화 및 문서화
모델의 패턴, 적용 및 유지 관리
데이터 과학 프로젝트의 일반적인 실수
데이터를 확인하지 않고 분석
데이터를 이해하지 못한 채 데이터를 분석
테스트하지 않고 모델을 사용하기
데이터 사이언스 분석 작업은 목표만 있고 연구 가설은 없습니다.
데이터 모델은 데이터와 동시에 업데이트되지 않으며 오래된 모델을 사용합니다.
데이터 분석 결과에 대해 논의하지 않고 자연스럽게 결론을 도출합니다.
비즈니스 전문가의 참여 부족
지나치게 복잡한 모델 알고리즘을 채택하거나 훈련합니다.
데이터 편향의 존재
데이터 분석 프로젝트 결과의 제시 효과에 대한 관심이 부족함
데이터 과학 제품의 사용자 경험에 대한 강조가 부족함
대상 사용자의 이해 능력을 과대평가하거나 과소평가함