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[강의노트] 데이터 리터러시 스파르타코딩클럽에서 제공해주는 강의를 기반으로 요약하였습니다 데이터 리터러시란 데이터를 읽고 비판적으로 분석하여 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력 데이터를 통해 올바른 질문을 던질 수 있도록 만들어줌 데이터 해석의 오류 심슨의 역설: 부분에서 성립된 대소관계가 그 부분을 종합한 '전체'에 대해서 성립하지 않는 모순 시각화를 활용한 왜곡: 자료의 표현 방법에 따라서 해석의 오류 여지가 존재 샘플링 편향: 전체를 대표하지 못하는 편향된 샘플선정응로 인해 오류가 발생 상관관계 / 인과관계 상관관계: 두 변수가 얼마나 상호 의존적인지를 파악(원인과 결과는 알 수 없음) 인과관계: 실질적으로 하나의 요인으로 인해 다른 요인의 수치가 변함(인과관계) 데이터분석 접근방법 1. 문제 및 가설 정의 2. 데이터 분.. 2024. 1. 3.

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