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구글 빅쿼리, 피어슨 상관분석 기능 추가

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description구글이 빅쿼리(BigQuery)에 변수 간 선형적 상호관계를 분석하는 피어슨 상관분석 기능(CORR 함수)을 추가했다. 이 기능을 통해 SQL 쿼리로 두 변수 간 상관관계 점수(-1.0 ~ 1.0)를 계산할 수 있으며, 센서 데이터 분석 사례를 통해 이상치 탐지 및 패턴 파악에 유용함을 시연했다.

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구글 빅쿼리, 피어슨 상관분석 기능 추가

Source

  • Evernote/IFTTT Feedly/구글, 빅쿼리에 피어슨상관분석 기능 추가.md

Summary

구글이 빅쿼리(BigQuery)에 변수 간 선형적 상호관계를 분석하는 피어슨 상관분석 기능(CORR 함수)을 추가했다. 이 기능을 통해 SQL 쿼리로 두 변수 간 상관관계 점수(-1.0 ~ 1.0)를 계산할 수 있으며, 센서 데이터 분석 사례를 통해 이상치 탐지 및 패턴 파악에 유용함을 시연했다.

Key Points

  • 빅쿼리에 피어슨 상관분석 기능 도입
  • SQL 함수 ‘CORR()’ 사용으로 변수 간 상관관계 점수 계산 가능
  • 상관관계 점수: -1.0(부정적), 0(무관계), 1.0(긍정적)
  • 구글 I/O 컨퍼런스 센서 데이터(온도, 습도, 소음 등)를 활용한 분석 사례 제시
  • 상관분석을 통한 센서 고장(데이터 누락) 및 이상치(예: 2000도 이상 온도) 탐지 가능
  • 온도와 습도의 반비례 관계 등 환경 변수 간 패턴 분석 가능

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