728x90 머신러닝4 [데이터분석] 빅데이터를 활용하여 고객에게 맞는 금융상품을 추천하는 방법 [데이터분석] 빅데이터를 활용하여 고객에게 맞는 금융상품을 추천하는 방법 빅데이터를 활용하여 고객에게 맞는 금융상품을 추천하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 빅데이터는 금융산업에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 앞으로도 더욱 발전하고 다양화될 것입니다. 빅데이터를 활용하면 고객의 행동, 성향, 요구사항 등을 파악하고, 그에 맞는 최적의 금융상품을 추천할 수 있습니다. 그렇다면, 빅데이터를 활용하여 고객에게 맞는 금융상품을 추천하는 방법은 어떻게 개발할 수 있을까요? 이를 위해서는 다음과 같은 단계별로 빅데이터 개발방법을 알아야 합니다. 1. 데이터 수집 데이터 수집은 금융상품 추천을 위해 필요한 데이터를 다양한 소스로부터 수집하는 과정입니다. 예를 들어, 고객의 개인정보, 거래내역, 신용도, 소득.. 2023. 8. 11. [Python] 파이썬(Python)을 공부해야 하는 이유 [Python] 파이썬(Python)을 공부해야 하는 이유 파이썬은 현재 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나로, 다양한 분야에서 활용되고 있는 강력하고 유연한 언어입니다. 뛰어난 문법과 풍부한 라이브러리, 커뮤니티의 지원으로 많은 개발자들이 파이썬을 선택하고 있습니다. 이번 블로그에서는 파이썬을 공부하는 이유와 해당 언어의 장점, 다양한 활용 사례, 그리고 파이썬을 배우면서 주의할 점 등에 대해 자세히 알아보겠습니다. 파이썬이 인기 있는 이유가 뭘까요? 1. 쉬운 문법과 학습 곡선 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법을 가지고 있어 초보자들에게도 배우기 쉽습니다. 예를 들어, 다른 언어에서는 중괄호({})를 사용하여 코드 블록을 구분하지만, 파이썬은 들여쓰기로 코드 블록을 구분하여 가독성을 높입니다. .. 2023. 7. 29. [IT] 딥러닝 텐서플로 교과서 인공지능, 머신러닝과 딥러닝은 최근 몇 년간 기술분야에서 가장 인기 있는 주제 중에 하나로 뽑힌다. 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하여 사람이 하는 일을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 기술이고, 인공지능을 구현하는 방법으로 머신 러닝과 딥러닝이 있다. 머신 러닝, 즉 기계학습은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 스스로 대용량 데이터에서 지식이나 패턴을 찾아 학습하고 예측을 수행하는 것이다. 즉, 컴퓨터가 학습할 수 있게 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야라고 할 수 있다. 딥러닝은 인간의 신경망 원리를 모방한 심층 신경망 이론을 기반으로 고안된 머신 러닝 방법의 일종이다. 머신 러닝과 딥러닝 모두 학습 모델을 제공하여 데이터를 분류할 수 있는 기술이지만, 머신 러닝은 주어진 데이터를 인간이 먼저 전처리.. 2023. 6. 6. [IT] 행동 데이터 분석 저는 은행에서 20여년간 다양한 업무를 접하며 근무해왔습니다. 여수신 및 카드 계정계시스템에서 IT개발자로써, 디지털전략부서에서는 현업 기업마케터로써도 일했습니다. 데이터분석에 관심을 갖기 시작한건 다소 늦은 작년초부터 였고, 현재 업무가 데이터분석 업무와는 동떨어져 있지만, 그래도 항상 관심을 가지고 감을 잃지 않기 위해 많은 정보를 얻고 익히려 노력하고 있습니다. 통계학 전공은 아니라서 처음에 데이터분석을 공부했을 때 힘들었고, 인과관계보다는 상관관계에 치중된 도서만 주로 봐왔던 것 같습니다. 그래서 이번에 한빛미디어에서 새로 출간한 "행동 데이터 분석"은 많은 호기심을 갖고 접하게 되었습니다. 이 책은 많은 내용을 담고 있지만 간략히 소개해보면, 은 행동 과학 분야에 대한 포괄적인 내용을 다루는 동.. 2023. 6. 6. 이전 1 다음 728x90
