성균관대 디지털 정보기술과 응용 팀보고서(인공신경망관련)

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목차

1. 개요

2. 과제 2-1 : 회귀 분석
물음 (1)
물음 (2)

3. 과제 2-2 : 추세 분석
물음 (1)
물음 (2)

4. 과제 2-3 : 인공 신경망
물음 (1)
물음 (2)

5. 과제 2-4 : 몬테카를로 시뮬레이션
물음 (1)

6. 끝으로

본문내용

1. 개요

<< 과제 2-1 : 회귀 분석 >>
물음(1)
주력제품이 씨리얼인 (주)명륜생활식품이 있고, 씨리얼의 평가점수에 대하여 다중회귀 분석을 실시한다.
물음(2)
그러한 회귀분석의 결과를 토대로 (주)명륜생활식품의 씨리얼 제품 생산전략에 대한 의견을 개진한다.

<< 과제 2-2 : 추세 분석 >>
물음(1)
혜화식품의 미니케익 판매량 자료를 토대로 대형마트와 편의점의 미니케익 판매량에 대한 최적의 추세선을 분석한다.
물음(2)
추세선 분석을 통해 향후 5년간의 대형마트와 편의점의 미니케익 판매량을 예측, 그를 토대로 한 판매전략을 수립한다.

<< 과제 2-3 : 인공 신경망 >>
인공신경망의 특성과 기대효과를 이해하고 그것을 바탕으로 실제적 적용을 해본다.
물음(1)
은하수2의 부품 공급업체 선정과정에서 인공신경망을 이용해 주어진 자료를 학습시킨다.
물음(2)
(1)에서의 학습된 결과를 토대로 부품공급업체의 재무건전성을 도출, 선정의 과정을 거친다.

<< 과제 2-4 : 몬테카를로 시뮬레이션 >>
물음(1)
몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 ‘혜화의류’ 주문량 이익구조를 분석해본다.

2. 과제 2-1 : 회귀 분석

(물음 1) 위의 자료를 토대로 시리얼의 평가점수(rating)에 대하여 다중회귀분석을 실시하시오. (단, 엑셀의 [도구]-[데이터분석]-[회귀분석] 기능을 이용할 것. 또한 각 단계별 과정의 화면을 캡쳐하여 보고서에 넣고 설명을 할 것)
1) 다중회귀분석 과정

가장 먼저 변수 설정을 하면, 시리얼의 평가점수에 대하여 다중회귀분석을 하는 것이므로 평가점수는 종속변수가 되고, 각 시리얼의 영양성분들(calories, protein, fat, sodium, fiber, carbo, sugars, potass, vitamins)이 평가점수에 미치는 영향을 파악해야 하는 것이므로 영양성분은 독립변수가 된다.

참고 자료

없음