

[선결제 전 필요하신 작업 내용에 대한 견적문의부터 부탁드립니다!]
[견적산정 전 선결제 건에 대해서는 작업 진행이 어렵다는 점 양해 부탁드립니다]
데이터 분석 레슨이 필요하신 경우 :
서비스 명 [ 데이터 분석 시작과 끝! 입문자 맞춤형 통계 강의해 드립니다 .] 에서 문의 주시길 바랍니다.
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파이썬을 활용한 데이터 분석이 필요하신 경우 :
서비스 명 [ Python을 활용한 데이터 논문, 분석 도와 드립니다.] 에서 문의 주시길 바랍니다.
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본 상품은 분석 보고서의 시각화 작업이 필요할 때, 필요한 작업을 진행하는 서비스입니다.
작업 목록은 다음과 같으며,
모든 작업물은 word 혹은 markdown 형식으로 만들어집니다.
1. 데이터 전처리
- 정형 데이터, 비정형 데이터에 대한 전처리를 진행
2. 데이터 시각화
- 필요하신 그래프에 대한 시각화 작업을 진행합니다.
- 시각화 작업의 경우 예시 그래프를 제공해주시면 더 좋은 결과물이 나오게 됩니다
3. 작업 견적 기준
- 작업 견적은 다음의 기준으로 산정합니다.
1. 데이터 전처리 난이도 여부
2. 기초통계량 분석 필요 여부
3. 통계모형 및 기계학습 필요 여부
4. 딥러닝 적용 여부
5. 보고서 작성 필요 여부
- 스탠다드: 가장 기본적인 서비스로 간단한 데이터 전처리 혹은 분석이 해당됩니다.
- 디럭스: 가장 많은 사람들이 찾는 서비스로 데이터 전처리 및 통계 모형 그리고 기계학습을 구현합니다.
- 프리미엄: 작업량이 방대한 경우에 진행되는 서비스입니다. 논문 통계 분석, 분석 보고서 작성 등이 해당됩니다.
4. 분석 가능 영역
- 다음의 분석에 대해 진행이 가능합니다.
1. 통계적 가설 검정(T-test, Anova, Chisquare Test 등)
2. 텍스트 데이터 분석(워드클라우드, 토픽모델링)
3. 기계학습 (Decision tree, Random Forest, Support Vector Machine 등)
4. 딥러닝
5. 분석 불가능 영역
- 크롤링 및 프로그램 개발은 진행이 어렵습니다.
6. 맞춤 옵션
- 긴급 작업이 필요한 경우에는 비용이 추가됩니다.
- 코드 설명이 필요한 경우에는 온라인 레슨 형태로 견적이 새로 추가가 됩니다.
7. 의뢰인 유의사항
- 선결제보다는 충분한 상담 이후, 견적을 산정하고 결제를 진행합니다.
- 프로젝트 주제 선정에 대해서는 최대한 관여를 안합니다.
(특히 학위논문의 경우에는 지도교수님과 논문 주제에 대해 충분한 상담이 진행된 후에 의뢰를 주시길 바랍니다.)
[맟춤 옵션 설명]
R 코드 설명 및 실습 추가
보통 회사나 연구실에서 받은 R코드가 있는데, 도저히 이해가 안되는 경우에 코드 해석을 해드립니다. 혹은 직접 실습해보고 싶으신 경우가 있으실텐데, 원격으로 설명드립니다.
통계 이론에 대한 설명이 필요한 경우
분석모형에 대한 통계 이론이 설명이 필요한 경우에 제가 원격으로 설명해드립니다.
코드 + 이론 설명이 필요한 경우
전체적인 설명이 필요한 경우에 해당되는 옵션입니다.
[원격 설명 진행]
스카이프 및 팀뷰어 등을 활용한 화면공유를 통해 진행합니다.
[참고 사항]
- 프로젝트 주제 선정에 대해서는 최대한 관여를 안합니다.
(특히 학위논문의 경우에는 지도교수님과 논문 주제에 대해 충분한 상담이 진행된 후에 의뢰를 주시길 바랍니다.)- 본 서비스는 R 코드 작성을 도와드리는 것이 메인인 서비스입니다. 서비스 범위를 넘어서는 부분에 대해서는 서비스 진행이 힘듭니다.
본 서비스는 다음의 절차로 진행이 됩니다.
본 서비스는 다음의 절차로 진행이 됩니다
1. 결제 전 견적 상담 진행
- 견적 상담 이전의 결제 건에 대해서는 결제 취소를 진행합니다.
- 견적 상담 이후에 결제 부탁드립니다.;
2. 결제 진행
- 작업 시작전에 결제를 확인하고 작업을 시작합니다.
3. 작업물 발송 및 검토
- 1차 작업물을 발송한 후, 수정사항에 대해 반영을 진행합니다.
4. 작업물 수정 진행
- 작업물을 수정하며 의뢰인이 원하는 결과가 나왔는지 검토를 합니다
5. 작업물 발송 진행
- 의뢰인이 요구하는 작업이 완성되었을 경우, 작업물 발송 처리를 진행합니다
다음의 사항을 먼저 준비해주시면 견적 상담과 작업 진행이 원할해집니다.
1. 데이터
- 의뢰인이 데이터 수집부터 요청하시는 경우가 있는데, 데이터 수집까지는 진행하기는 어려운 점 양해부탁드립니다.
2. 요구사항
- 어떤 분석방법론을 적용할지 모르셔도, 어떤 목적으로 데이터 분석을 진행하실지 명확하게 정리해주실 수 있으시면 작업이 수월해지고 퀄리티가 올라갑니다. 목적만 명확하시면 적절한 분석방법을 사용하여 원하시는 퀄리티의 작업물을 만들어 드립니다