- 비즈니스에서 합리적인 의사결정을 하기 위해 예측이 아닌 추론하기 - 좋은 분석은 100점짜리 분석을 하는 것이 아니라 비즈니스 상황에 맞게 적절한 분석을 하는 것 1. 고객 재구매 여부 -> 로지스틱 회귀 결과값이 범주형으로 나올 때 분류 방법론 사용 결과값이 수치형이면 회귀 방법론 사용 로지스틱 회귀는 결과값이 0~1 사이 2. 우수 직원의 특성을 분석해서 액션 플랜을 짜고 싶어요 -> 의사결정 나무 의사결정나무는 종속변수의 유형에 따라 분류나무와 회귀나무가 있음 - 분류나무 -> 범주 결과 - 회귀나무 -> 수치 결과 빠르고 간단한 액션에 사용 3. 아마존 MD가 지난번 히트 상품과 비슷한 상품을 추천해달랍니다 -> 그룹화와 거리 측정 - 유클리드 거리 : 데이터 표준화 필요! 결과값이 작을 수록..
