Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/missing-data
강좌 개요
데이터 분석에서 누락된 데이터를 다루는 것은 매우 중요합니다. Coursera의 Dealing With Missing Data 과정은 샘플 조사에서의 가중치 조정, 비응답 조정, 외부 데이터 활용 등 여러 가지 방법을 학습할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 강좌를 통해 데이터 무결성을 높여 더욱 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
강좌 내용 요약
- 가중치의 일반 단계: 이 모듈에서는 샘플을 인구로 확장하기 위한 가중치의 사용과 관련된 단계들을 살펴봅니다.
- 세부 단계: 샘플링의 기반 가중치 계산, 비응답 조정, 외부 인구 통제에 맞춘 보정 방법 등이 포함됩니다.
- 단계 구현: R 시스템을 활용하여 샘플을 선택하고 가중치를 계산하는 방법을 배웁니다.
- 누락된 항목 대체: 설문 조사에서 응답자가 제공하지 않은 정보에 대해 대체값을 생성하는 방법을 다룹니다.
- 강좌 요약: 최종적으로 가중치와 대체값 생성 방법을 요약하여 학습 내용을 정리합니다.
강좌 추천 이유
이 과정은 통계학적으로 매우 중요한 주제를 다루고 있습니다. 특히 R 언어를 사용할 수 있는 부분은 실무에서도 큰 도움이 됩니다. 실습을 통해 데이터에 대한 이해도를 높이고, 누락된 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 배울 수 있습니다.
누락된 데이터가 분석에 미치는 영향에 대해 깊이 있게 이해하고 싶은 모든 데이터 분석가와 연구자에게 이 과정을 추천합니다. 특히, 조사를 진행하는 사람들에게는 필수적인 과정이라 할 수 있습니다.
마치며
Coursera의 Dealing With Missing Data 과정은 통계적 데이터 분석에서 중요한 기초를 다질 수 있는 강좌입니다. 궁금한 분들께서는 한번 찾아보시기를 권장드립니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/missing-data