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wiki:hr:statistics:tool:powerbi

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wiki:hr:statistics:tool:powerbi [2025/08/01 02:08] – 만듦 syjang0803wiki:hr:statistics:tool:powerbi [2025/08/01 02:10] (현재) – [3) Power BI와 통계 도구의 연동] syjang0803
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   *   **R/Python 스크립트 활용**: Power BI 내에서 R 또는 Python 스크립트를 실행하여 복잡한 통계 모델을 구축하고, 그 결과를 시각화할 수 있습니다.   *   **R/Python 스크립트 활용**: Power BI 내에서 R 또는 Python 스크립트를 실행하여 복잡한 통계 모델을 구축하고, 그 결과를 시각화할 수 있습니다.
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       # Power BI에서 R 스크립트 예시: 이직 예측 (단순 로지스틱 회귀)       # Power BI에서 R 스크립트 예시: 이직 예측 (단순 로지스틱 회귀)
       dataset <- data.frame(Employees)       dataset <- data.frame(Employees)
       model <- glm(Attrition ~ Age + MonthlyIncome + JobSatisfaction, data=dataset, family=binomial)       model <- glm(Attrition ~ Age + MonthlyIncome + JobSatisfaction, data=dataset, family=binomial)
       output <- data.frame(Coefficients = coef(model))       output <- data.frame(Coefficients = coef(model))
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-      위 코드처럼 ''Employees''라는 데이터셋을 활용하여 이직 예측 모델을 만들고 계수를 ''output''으로 반환하여 Power BI에서 시각화할 수 있습니다.+ 위 코드처럼 ''Employees''라는 데이터셋을 활용하여 이직 예측 모델을 만들고 계수를 ''output''으로 반환하여 Power BI에서 시각화할 수 있습니다.
   *   **사용자 지정 시각적 개체**: R이나 Python 기반으로 개발된 사용자 지정 시각적 개체를 Power BI에 추가하여 통계 분석 결과를 더욱 풍부하게 표현할 수 있습니다.   *   **사용자 지정 시각적 개체**: R이나 Python 기반으로 개발된 사용자 지정 시각적 개체를 Power BI에 추가하여 통계 분석 결과를 더욱 풍부하게 표현할 수 있습니다.
   *   **데이터 내보내기 및 외부 도구 활용**: Power BI에서 정리된 데이터를 Excel이나 CSV 등으로 내보내어 SPSS, SAS, RStudio, Jupyter Notebook 등 외부 통계 분석 도구에서 상세 분석을 수행할 수도 있습니다.   *   **데이터 내보내기 및 외부 도구 활용**: Power BI에서 정리된 데이터를 Excel이나 CSV 등으로 내보내어 SPSS, SAS, RStudio, Jupyter Notebook 등 외부 통계 분석 도구에서 상세 분석을 수행할 수도 있습니다.
wiki/hr/statistics/tool/powerbi.1754014126.txt.gz · 마지막으로 수정됨: 저자 syjang0803

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