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NBA리그 데이터를 활용한 선수들의 연봉예측모델 데이터마이닝

아냥
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최초 등록일
2021.01.02
최종 저작일
2020.06
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소개글

"NBA리그 데이터를 활용한 선수들의 연봉예측모델 데이터마이닝"에 대한 내용입니다.

목차

1. 주제 선정 및 배경
2. 변수설명
3. 데이터 전처리
4. 데이터 시각화
5. 다중회귀분석
6. 의사결정나무
7. 인공신경망
8. 모형 비교 및 결론
9. 부록

본문내용

001 – 주제설명
스토브리그란?
비시즌 기간동안 구단과 선수단이 회의를 통해 다음시즌 방향을 잡는 과정.
활동 : 연봉협상, 선수영입, 드래프트 등

박장대소의 주제
1. 연봉이 높은 선수들의 기록 특징 파악.
2. 구단 입장에서 선수의 능력에 알맞은 연봉 예측 모델 생성

002 – 변수설명
‘NBA players' Salary Dataset (2017 - 2018)’을 바탕으로 종속변수와 독립변수로 나눔.

종속변수 : 1개
독립변수 : 22개

종속변수인 Salary과 독립변수들 모두 : 수치형

003 데이터 전처리 – 이상치 제거 및 변화
- 변수들의 이상치 제거전과 평균대치법 적용하여 나타낸 boxplot 그림
- 이상치를 결측치(NA)로 바꿔서 하였으나, 관측된 자료를 무시하므로 생기는 효율성 상실과 통계적 추론의 문제가 생겼음.
- 따라서 자료의 평균값으로 결측값을 대치하는 평균대치법 활용

참고 자료

없음

자료후기(1)

아냥
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