뇌 드롭박스

https://datarian.io/blog/what-is-rfm?utm_source=sql-camp&utm_medium=camp&utm_campaign=referral&utm_content=sql-basic  를 읽고 RFM이란, Recency, Frequency, Monetary의 약자이다. Recency: 얼마나 최근에 구매했는가Frequency: 얼마나 자주 구매했는가Monetary: 얼마나 많은 금액을 지출했는가 즉, 사용자별로 얼마나 최근에, 얼마나 자주, 얼마나 많은 금액을 지출했는지에 따라 사용자들의 분포를 확인하거나 사용자 그룹(또는 등급)을 나누어 분류하는 분석 기법이다. RFM Segmentation을 효과적으로 해낸다면 어떤 고객이 우리 회사에 대한 충성도가 높은지, 많은 이익을 가..

5.1 소개  성별, 결혼여부 등과 같은 질적 또는 범주형 요인들이 회귀분석에서 반응변수의 변화를 설명하는 데 매우 유용한 예측변수 역할을 할 때가 있다. 이런 질적요인들을 예측변수로 이용할 경우 이들은 다음에 설명되는 바와 같이 지시변수indicator variable 또는 가변수dummy variable 의 형식으로 표현된다. 가변수들은 관측개체가 취하는 질적 상태에 따라 0 또는 1의 두 가지 값을 갖는 경우가 많다. 이 두 가지 가능한 값은 범주의 양적 순서를 나타내기 위한 것이 아니라, 단지 관측개체가 속하는 범주나 집단을 식별하는 역할을 한다.     5.2 급료조사 데이터  이 데이터는 어떤 회사에 근무하는 컴퓨터 전문인들의 급료조사로부터 얻은 것이다. 이 조사의 목적은 급료의 차이를 결정하..

4.1 소개  앞서 언급한 분포이론, 신뢰구간, 가설검정 등은 표준적인 회귀의 가정들이 만족될 때만 유효하고 의미를 가질 수 있다. 이들 가정이 위반된다면, 이전에 언급된 표준적인 결과들은 유효하지 않으며 결과의 응용이 심각한 오류를 야기할 수도 있다. 이 장은 엄격한 수치적 규칙들을 적용하는 것보다도, 그래프적인 방법에 의존해 이러한 가정들을 검토하는 방법을 제시한다.     4.2 회귀분석의 표준적인 가정들  제2장과 제3장에서 제시된 최소제곱추정량과 통계분석들은 다음과 같은 가정들에 근거한 것이다.  이것은 선형성linearity 가정이라고 불린다. 단순회귀에서는 Y 대 X의 산점도가 선형적인지를 봄으로써 쉽게 확인할 수 있다. 다중회귀에서는 데이터의 고차원성 때문에 선형성을 검토하는 것이 쉽지 않..

気持ちの整理がつかないままの朝に키모치노 세에리가 츠카나이 마마노 아사니마음의 정리가 되지 않은 채의 아침 散らかったそれを鞄に詰め込んだ치라캇타 소레오 카반니 츠메콘다어질러진 마음을 가방에 집어넣었어 やっぱり僕は あなたの前の僕は얏파리 보쿠와 아나타노 마에노 보쿠와역시 나는 네 앞에서의 나는 渡したい言葉なんて渡せないまま와타시타이 코토바난테 와타세나이 마마전하고 싶은 말 같은 건 꺼내지도 못한 채 1人の夜に中身を広げようとして히토리노 요루니 나카미오 히로게요-토 시테홀로 깨어있는 밤 속에 든 것을 펼쳐내려고 하니 胸の奥がひりついてたまらなかった무네노 오쿠가 히리츠이테 타마라나캇타가슴속이 쓰라려 견딜 수가 없었어 好きな想いが あなたを好きという想いが스키나 오모이가 아나타오 스키토 유우 오모이가좋아하는 마음이..

3.1 소개  이 장에서는 여러 개의 설명변수를 가지는 다중선형회귀모형을 다룬다.     3.2 데이터와 모형에 대한 서술   다중선형회귀는 단순선형회귀의 확장(일반화)이다. 모든 단순회귀의 결과들은 예측변수의 수가 p = 1인 경우의 다중회귀를 이용하여 얻을 수 있기 때문에, 단순회귀를 다중회귀의 특별한 경우로 생각할 수 있다.     3.3 사례: 감독자 직무수행능력 데이터  다음의 데이터는 어떤 대형금융기관에 근무하는 사무직원들에게 그의 감독자에 대한 만족도를 질문하는 설문조사를 진행한 것이다. 문항은 총 6개이며, 응답은 각 문항에 대한 만족도에 따라 1에서 5까지의 값을 가진다. 이때 각 문항에 대하여 그 값이 {1, 2}에 해당하면 '만족한 응답'으로, {3, 4, 5}에 해당하면 '불만족한 ..

2.1 소개  반응변수 Y와 하나의 예측변수 X 사이의 관계를 연구하는 간단한 경우를 가지고 시작한다.     2.2 공분산과 상관계수  Y와 X 간 연관관계의 방향direction과 강도strength를 측정하고자 한다. 공분산covariance과 상관계수correlation coefficient로 알려진 두 개의 측도들은 아래와 같이 전개된다.  만약 Y와 X의 선형관계가 양이면(X가 증가함에 따라서 Y도 증가하면), 1 사분면과 3 사분면에 더 많은 점들이 있게 되어 편차곱의 합계는 양의 값을 가질 것이고, 반대로 Y와 X의 선형관계가 음이면(X가 증가함에 따라서 Y가 감소하면), 2 사분면과 4 사분면에 더 많은 점들이 있게 되어 편차곱의 합계는 음의 값을 가질 것이다.  Cov(Y, X) > 0..

遠くで小さく咳をしてる君の音声を受信して토오쿠데 치이사쿠 세키오 시테루 키미노 온세-오 주신시테멀리서 작게 기침하는 너의 음성을 수신하고서 1人でほくそ笑んでいる 世にも奇妙な出で立ちで히토리데 호쿠소엔데이루 요니모 키묘-나 이데타치데혼자서 싱글벙글 웃고 있어 아주 기묘한 모습으로 変態的 そう言って自虐に走っても誰にも見えない헨타이테키 소- 잇테 지갸쿠니 하싯테모 다레니모 미에나이변태 같다며 자학에 빠져도 아무에게도 보이지 않아 部屋の間取り 服の色味 香りまでもイメージして헤야노 마도리 후쿠노 이로미 카오리마데모 이메-지 시테방의 배치 옷의 색감 향기마저도 이미지화해서 自分のヤバさに一抹の恐怖さえ感じてる지분노 야바사니 이치마츠노 쿄-후사에 칸지테루스스로의 위험성에 일말의 공포마저 느끼고 있어 驚異的 そう言って..

声すら失うような 코에스라 우시나우요-나 목소리조차 잃을 것 같은 絶望味のスープを 제츠보- 아지노 스-푸오 절망 맛의 수프를 一生に少なくとも一杯 飲まなくちゃならないみたいだ 잇쇼-니 스쿠나쿠토모 잇파이 노마나쿠챠 나라나이 미타이다 일생에 적어도 한 그릇 마시지 않으면 안되는 것 같아 怠惰や弱音を混ぜた 타이다야 요와네오 마제타 나태함과 나약함을 섞은 自家製の大ピンチが' 지카세이노 다이핀치가 스스로 불러 일으킨 대위기가 今僕の目の前で湯気を立ててる 이마 보쿠노 메노 마에데 유게오 타테테루 지금 눈 앞에서 김을 내뿜고 있어 危険な色が渦巻く 키켄나 이로가 우즈마쿠 위험한 빛깔이 소용돌이쳐 息を吸った時に感じた 이키오 슷타 토키니 칸지타 숨을 들이마셨을 때 느낀 外野の香ばしさと 가이야노 코-바시사토 외야의 향긋함과 銀色..

大丈夫 痛みにとっても弱いから 다이죠-부 이타미니 톳테모 요와이카라 괜찮아 아픔에 너무나 약하니까 大丈夫 憧れは時に憧れのまんま 다이죠-부 아코가레와 토키니 아코가레노 만마 괜찮아 동경은 때로는 동경인 채로 愛 ジョーク 아이 죠-쿠 사랑, 농담 それとたまにキツめのネガティブ それで 소레토 타마니 키츠메노 네가티부 소레데 그리고 가끔 심한 네거티브 때문에 いつも元通りさ 이츠모 모토도오리사 항상 원래대로야 君と僕との間柄なら 키미토 보쿠토노 아이다가라나라 너와 나의 사이라면 そりゃ出くわす問題も様々 소랴 데쿠와스 몬다이모 사마자마 그야 마주치는 문제도 여러 가지 だから隣に居りゃ 旅の道すがら 다카라 토나리니 이랴 타비노 미치스가라 그러니까 옆에 있어 여행하는 길에 どんなヤミからも命からがら yeah 돈나 야미카라모 이노..

「凍りついた心には太陽を」 そして「僕が君にとってそのポジションを」 「코오리츠이타 코코로니와 타이요-오」 소시테 「보쿠가 키미니 톳테 소노 포지숀오」 「얼어붙은 마음에는 태양을」 그리고 「내가 너에게 있어 그 포지션을」 そんなだいぶ傲慢な思い込みを拗らせてたんだよ 손나 다이부 고-만나 오모이코미오 코지라세테탄다요 그런 꽤나 오만한 확신에 빠져 있었단 말이야 ごめんね 笑って やって 고멘네 와랏테 얏테 미안해 웃어줘 火傷しそうなほどのポジティブの 冷たさと残酷さに気付いたんだよ 야케도시소-나 호도노 포지티부노 츠메타사토 잔코쿠사니 키즈이탄다요 화상을 입을 정도의 긍정이 가진 냉혹함과 잔인함을 깨달았어 きっと君に渡したいものはもっとひんやり熱いもの 킷토 키미니 와타시타이 모노와 못토 힌야리 아츠이 모노 꼭 네게 전하고 싶은 건..