‘농구’ 라는 스포츠에서 머니볼과 같이 직관과 경험에 의존하는게 아닌 → 데이터에 근거한 의사결정 방식을 도입하고자 합니다.
이제 여러분은 NBA 경기 데이터를 심층 분석하여 팀 성과에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고, 선수의 기여도를 정량적으로 평가하여, 팀을 우승 시키기 위해 선수 영입/방출 전략을 세우는 전력분석팀 소속의 데이터 분석가가 되어보겠습니다.
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머니볼이란 영화를 아시나요 🙂? 아직이시라면, 장차 데이터 분석가로 취업을 하고 커리어를 이어 가실 예정이시라면 더더욱 보시길 추천드립니다. '머니볼'은 전통적인 직관과 경험에 의존하던 야구계에 데이터 분석을 도입하여 성공을 거둔 사례를 보여주기 때문입니다. 이는 데이터 기반 의사결정의 힘을 잘 보여주는 예시입니다.
‘농구’ 라는 스포츠에서 머니볼과 같이 직관과 경험에 의존하는게 아닌 → 데이터에 근거한 의사결정 방식을 도입하고자 합니다.
이제 여러분은 NBA 경기 데이터를 심층 분석하여 팀 성과에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고, 선수의 기여도를 정량적으로 평가하여, 팀을 우승 시키기 위해 선수 영입/방출 전략을 세우는 전력분석팀 소속의 데이터 분석가가 되어보겠습니다.
탐색적 데이터 분석을 통하여(EDA) 농구란 스포츠에서 승리를 가져오기 위한 핵심 지표 선정과 근거를 제시해주세요.
이를 기반으로 NBA 팀 중, 하나의 팀을 선정하여(중복선택 가능), 핵심 성과지표(KPI)를 정의하여 선수 영입/방출 전략을 세워주세요.
데이터 EDA(Exploratory Data Analysis) 는 탐색적 데이터 분석을 의미합니다.
EDA 는 크게 이상치/결측치 처리 및 시각화 로 나뉩니다.
EDA 프로세스
