총 958개
-
자신의 지역사회를 대상으로 한 사회조사 및 분석2025.05.091. 지역사회 연구 및 조사 이 연구계획서는 자신의 지역사회를 대상으로 한 종합적인 사회조사 및 분석을 목표로 합니다. 연구 목표는 지역사회에 대한 이해 증진, 사회문제와 현안 파악, 사회적 요인과 동향 분석, 지역사회 발전을 위한 정책 제안입니다. 연구 방법으로는 문헌조사, 현장조사, 데이터 분석, 정책 제안 등이 포함되어 있습니다. 이를 통해 지역사회에 대한 종합적인 이해와 문제 해결, 지역사회 발전을 위한 정책 제안 등의 결과를 기대할 수 있습니다. 1. 지역사회 연구 및 조사 지역사회 연구 및 조사는 지역 문제를 이해하고 해...2025.05.09
-
의사결정지원시스템의 기업 활용과 4차 산업혁명 시대의 과제2025.01.031. 의사결정지원시스템의 기업 활용 기업에서 의사결정지원시스템을 효과적으로 활용하기 위해서는 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석하여 데이터를 집계하고, 관련 정보와 규칙 및 알고리즘이 있는 지식 기반의 데이터를 구축하여 지속적으로 업데이트해야 합니다. 또한 통합된 데이터를 처리하고 유의미한 인사이트 또는 추천을 생성할 수 있는 알고리즘 개발이 필요하며, 직관적인 인터페이스와 실시간 경고 및 알림 기능, 사용자 맞춤형 기능 등을 구현하여 사용자와의 상호작용을 높일 수 있습니다. 마지막으로 핵심 성과 지표를 설정하고 시스템의 정확성과 ...2025.01.03
-
연구과정 모형에 대해 설명하시오2025.01.161. 연구과정 모형 연구과정 모형은 체계적이고 과학적인 연구를 수행하기 위한 일련의 단계입니다. 이 모형은 연구자가 문제를 정의하고 해결하는 과정을 구조화하여 연구의 질과 효율성을 높입니다. 연구과정 모형은 문제 정의, 자료 수집, 분석, 결과 도출 및 해석 등 여러 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 연구자가 명확하고 신뢰성 있는 결론을 도출할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 연구의 체계성과 일관성을 유지할 수 있습니다. 1. 연구과정 모형 연구과정 모형은 연구를 체계적으로 수행하기 위한 일반적인 틀을 제공합니다. 이 모형은 연구...2025.01.16
-
빅데이터 리포트2025.01.191. 빅데이터 빅데이터는 기존의 데이터에 비해 방대한 양의 정형 또는 비정형 데이터로, 대량의 데이터와 복잡성이 큰 데이터를 의미한다. 3V(Volume, Velocity, Variety)와 5V(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)로 특징지어진다. 빅데이터 분석은 필요한 정보를 수집하는 것에서 가능한 많은 데이터와 숨은 정보를 찾아내는 방식으로 변화하고 있으며, 표본조사에서 전수조사로, 질에서 양으로, 상관관계에서 인과관계로 변화하고 있다. 데이터마이닝은 많은 데이터에서 유용한 정보를 발견...2025.01.19
-
스프레드시트(Spread sheet)의 의미와 엑셀의 대표적 기능을 간단히 설명하시오2025.01.211. 스프레드시트의 의미 스프레드시트는 펼쳐진 종이라는 의미로 수량적인 자료처리 기능에 그래픽 기능을 추가한 일종의 통합 프로그램으로 지금까지 회계 관리를 위해 많이 사용하는 프로그램이다. 자료가 가치 있는 정보가 되기 위해 일목요연하게 정리가 되어 있기에 원하는 자료를 언제든지 찾을 수 있고 언제든 갱신할 수 있어야 하는데 스프레드시트는 이를 만족하도록 한다. 이러한 스프레드시트 프로그램 중 엑셀을 예로 들며 셀, 워크시트, 통합문서로 이루어져 있다. 2. 엑셀의 대표적 기능 엑셀은 수량적인 자료처리 기능에 그래픽 기능을 추가한 ...2025.01.21
-
소비자를 대상으로 하는 판매 촉진 기법 9가지2025.01.261. 할인 판매 할인 판매는 소비자의 구매를 촉진하는 가장 일반적인 방법 중 하나이다. 연구에 따르면, 할인 판매를 실시한 제품의 매출이 평균 20% 이상 증가하는 것으로 나타났다. 할인율의 크기와 적용 기간에 따라 소비자의 반응이 달라지며, 특히 단기간 내에 큰 할인을 제공할 경우 구매 욕구가 급격히 증가한다. 2. 쿠폰 제공 쿠폰은 소비자에게 직접적인 혜택을 제공하여 재구매를 유도하는 효과적인 수단이다. 최근 조사에 따르면, 쿠폰을 받은 소비자의 70%가 실제 구매로 이어지는 것으로 나타났다. 쿠폰은 인쇄물, 이메일, 모바일 앱...2025.01.26
-
시그마플롯 sigma plot polynomial approximation2025.01.271. 데이터 구하기 데이터 구하기, 데이터 입력, S 그래프 그리기, 식 만들기, dS식, a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7 계수 구하기, P그래프 그리기, P식, dP식, c0, c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7 계수 구하기, X그래프 그리기, X식, dX식, b0, b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7 계수 구하기 2. 비특이 성장률 (u) 구하기 비특이 성장률 u = 1/x * dx/dt (1/h) 계산, User-Defined Transform 작성 3. 기질 섭취율 (qs) 구...2025.01.27
-
2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 데이터시각화2025.01.251. 좋은 데이터 시각화의 사례 위 사례는 복잡한 실시간 기상 정보를 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 전달함으로써 탁월한 정보 전달력을 보여주는 데이터 시각화이다. 막대한 양의 원시 데이터를 동적인 대화형 디스플레이로 변환함으로써 지도를 통해 사용자는 전 세계 바람의 흐름, 바다의 파도 특성, 이산화탄소 농도, 미세입자 등의 상태를 더 잘 이해할 수 있다. 이는 Mode에서 Air, Ocean, Chem 등을 선택하여 거의 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 확대 및 축소를 통해 특정 지역에 초점을 맞추어 파악할 수도 있다....2025.01.25
-
(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 2022년 한 해 동안 엔데믹으로 인한 시장 변화가 컸던 것으로 나타났습니다. 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴본 결과, 상의 카테고리의 니트가 가장 높은 점유율을 유지하고 있으며 스커트 카테고리의 판매 점유율이 전주 대비 0.7%p 증가한 것으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 아우터 카테고리에서 울재킷의 판매량이 증가하여 순위권에 등장했고, 상의 카테고리에서는 루즈 핏 니트, 스커트 카테고리에서는 플리츠 스커트가 새로운 아이템으로 나타났습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서...2025.05.05
-
Kernel PCA & Spectral Clustering2025.01.131. Kernel PCA Kernel PCA는 편향이 큰 실세계의 데이터를 분석하는데 어려움이 있고, outlier data에 매우 민감한 linear PCA의 단점을 보완하기 위해 kernel trick을 수행한다. 하지만 분산이 가장 큰 축으로 데이터들을 정사영 시킬 뿐, clustering algorithm을 적용하지는 않는다. 2. Spectral Clustering Spectral Clustering은 군집화를 더 쉽게 하기 위해서 유사도 행렬 A를 통해 데이터들을 변형된 공간에 넣고, 후에 clustering algori...2025.01.13
1 / 96
