일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
31 |
Tags
- HR 애널리틱스
- 성장혼합모형
- 자기소개서 스크리닝
- 회귀분석
- HR 데이터 분석
- 데이터분석
- people analytics
- survival analytics
- 다항로지스틱회귀분석
- HR대시보드
- ChatGPT
- 인사데이터
- PA201
- hr애널리틱스
- PA 미래
- 유사도분석
- HR Analytics
- 피플 애널리틱스
- Workforce Analytics
- HR Anlaytics
- 피플애널리틱스
- LDA Topic Modeling
- 태그도 많이 치는거 힘들다..
- Talent Analytics
- HR데이터
- 하나만 쓰자..
- Text mining
- HR
- Pa
- HRA
Archives
- Today
- Total
목록Theory/Statistics (1)
PA201: People Analytics 201

언제 로그변환을 해야하나? 회귀분석에 있어서 로그 변환은 중요한 도구이다. 변수의 값 변동이 항상 일정한 경우에는 로그 변환이 필요하지 않을 수 있다. 예를 들어, 변수의 값이 일정한 편차를 가지고 있다면 로그 변환이 필요하지 않을 수 있다. 하지만, 일정하지 않은 값 변동을 가지면서도 백분율의 변화는 일정하게 느껴지는 경우에는 로그 변환이 필요할 수 있다. 예를 들어, 매출, 가격, 물량과 같은 변수들은 값의 변동이 일정하지 않을 수 있지만, 백분율의 변화는 상대적으로 일정하게 느껴질 수 있다. 음수가 될 수 있는 변수들인 순이익, 순수출과 같은 경우에는 로그 변환이 불가능하다. 이런 경우에는 다른 변수들로 나누어 데이터를 조정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 직원 수로 나누어 인당 순이익이나 인당 순..
Theory/Statistics
2023. 5. 8. 18:01