1. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...

1. 통계학의 중요성 통계학은 다양한 학문 분야에서 핵심적인 도구로 사용되며, 데이터의 수집, 분석, 해석을 통해 실세계의 현상과 패턴을 이해하고 예측하는 역할을 한다. 특히 바이오통계학은 생물학적 현상과 의학적 데이터를 다루는 분야로, 환자의 건강 상태를 분석하고 치료 효과를 평가하며, 공중보건 정책을 수립하는 데 중요한 기여를 한다. 2. 바이오통계학의 역할 바이오통계학은 의료 데이터의 복잡성과 다양성을 다루는 데 중요한 역할을 한다. 의료 데이터는 종종 높은 차원성과 비정상적인 분포를 가지며, 다양한 변수가 서로 복잡하게 얽혀...