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방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬과 R 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 데이터프레임 생성 R을 사용하여 name, height, weight 3개의 열을 갖는 데이터프레임을 생성하고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 2. 파이썬 딕셔너리 생성 x1, x2, x3 리스트를 사용하여 name, height, weight 키를 가진 파이썬 딕셔너리를 생성하였습니다. 3. 파이썬 데이터프레임 생성 파이썬에서 생성한 딕셔너리를 사용하여 데이터프레임을 만들고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 4. 파이썬 함수...2025.01.26
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방송통신대학교 통계데이터학과) R컴퓨팅 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 프로그래밍 제출된 자료에는 R 프로그래밍을 활용한 다양한 작업이 포함되어 있습니다. 이를 통해 R 언어의 기본 문법과 통계 함수 사용법, 데이터 처리 및 분석 기법 등을 익힐 수 있습니다. 특히 학번을 이용한 벡터 생성, 결측치 처리, airquality 데이터셋 활용 등의 내용이 포함되어 있습니다. 2. 통계 데이터 분석 제출된 자료에는 통계 데이터 분석과 관련된 내용이 포함되어 있습니다. 벡터 데이터의 평균, 분산, 중앙값 계산, airquality 데이터셋의 결측치 확인 및 분석 등을 통해 통계 데이터 처리 및 분석 ...2025.01.26
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방통대 통계데이터학과 R컴퓨팅 A+2025.01.241. R 프로그래밍 이 프레젠테이션은 R 프로그래밍 언어를 사용하여 다양한 통계 작업을 수행하는 방법을 다룹니다. 주요 내용으로는 벡터 생성, 통계 함수 사용, 결측치 처리, 데이터 추출 및 조작, 성적 등급 부여, 반복문 활용 등이 포함됩니다. 2. 통계 데이터 분석 이 프레젠테이션은 R 프로그래밍을 통해 통계 데이터를 분석하는 방법을 소개합니다. 주요 내용으로는 USArrests 데이터셋을 활용한 데이터 추출 및 통계량 계산, 모의시험 점수 데이터를 이용한 성적 등급 부여 등이 포함됩니다. 3. 반복문 활용 이 프레젠테이션은 f...2025.01.24
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데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
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간호연구 전범위 필기노트2025.05.141. 측정의 의미 측정은 변수에 값을 부여하는 것으로, 개념을 경험적(현실)세계의 자료와 연결시켜주는 과정이다. 측정 시 고려해야 할 점은 신뢰성과 타당성이다. 신뢰성은 반복연구에서 얼마나 동일한 결과가 나오는지, 타당성은 측정하고자 하는 것을 제대로 측정하고 있는지를 나타낸다. 2. 측정 수준 측정의 범위에 따라 명목, 서열, 등간, 비율 측정 수준으로 구분된다. 명목 측정은 단순 분류, 서열 측정은 분류와 서열화, 등간 측정은 분류, 서열화, 간격화, 비율 측정은 분류, 서열화, 간격화, 비율화를 포함한다. 3. 측정오차 측정오...2025.05.14
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2023년 1학기 방통대 R컴퓨팅 출석수업 중간과2025.01.251. R 프로그래밍 R은 약 20년 전 어문계 사범대학을 졸업하고 이후 제약회사의 국내외 업무를 하다가 금년도 이렇게 방송통신대학교 통계-데이터과학과에 편입하고서야 처음 접하게 되는 프로그래밍 언어입니다. 이전까지는 R의 R자도 들어보지 못하였고, 첫학기(한학기)의 중반이 넘어가고 있는 지금에도 아직 생경한 것이 사실입니다. 다행인 것은 이 R컴퓨팅 과목뿐만 아니라 함께 수강하고 있는 몇 과목들, 예를 들어 통계학개론이나 정보처리입문과 같은 과목에서 R에 대해 부분적으로 반복적으로 배울 수 있어 학습-습득에 도움이 되고 있습니다. ...2025.01.25
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[사회복지조사론] 2차 자료분석의 개념과 장단점 및 접근방법2025.01.101. 2차 자료분석의 개념 2차 분석(secondary analysis)이란 비관여적 조사(unobtrusive research) 방법 중의 하나로서, 기존 통계자료로부터 연구에 필요한 자료를 도출해내는 방법을 뜻한다. 이것은 기존에 다른 조사자가 수집한 1차 자료를 정리하여 새로운 통계자료를 만들고, 그렇게 만들어진 통계자료를 이용하고 분석하여 연구자가 연구하고자 하는 문제를 밝혀내는 데 목적이 있다. 2. 2차 자료분석의 장점 2차 자료분석의 장점은 시간과 비용 절약, 양질의 자료 확보, 조사 대상자와의 상호작용 없음, 종단 자...2025.01.10
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30점 만점 방통대 R컴퓨팅 2023-1학기2025.01.261. 데이터 생성 및 활용 오늘날 데이터의 중요성이 매우 높아졌으며, 이를 활용하여 의사결정에 활용하는 것이 중요하다. 하지만 데이터 활용 수준에 따른 격차로 인해 사회적 불평등이 발생할 수 있다. 따라서 데이터의 의미를 찾고 해석하기 위해 통계 프로그램인 R이 사용되고 있다. 2. R 프로그래밍 언어 R은 오픈소스 프로그램으로 무료로 사용할 수 있어 접근성이 높다. 또한 커뮤니티가 활성화되어 있어 코드 및 분석 정보를 공유할 수 있으며, 시각화 능력이 뛰어나다는 장점이 있다. 다만 초보자의 경우 함수와 패키지가 다양하여 프로그램 ...2025.01.26
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사회복지 전달체계 상의 중복과 누락의 대표적 사례2025.01.041. 중복 중복이란 어떠한 것이 두 번 이상 거듭해서 일어나거나 겹치는 것을 의미합니다. 예를 들어 빈곤 문제로 인해 A 사회복지관과 B 사회복지관에서 지원을 받고 있는 경우, 한 곳에서는 중복 신청을 제한해야 합니다. 그렇지 않으면 대상자가 중복으로 지원을 받게 되어 비효율적일 수 있습니다. 2. 누락 누락이란 사회복지 서비스를 이용해야 하는 사람들이 그러한 대상자에서 제외되는 것을 의미합니다. 예를 들어 노숙자와 같이 실제로 주거할 곳이 없는 사람들은 서비스 대상자로 파악하기 어려워 누락될 수 있습니다. 이는 객관적으로 도움이 ...2025.01.04
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사회복지 전달체계 상의 대표적인 문제점: 중복과 누락2025.01.031. 중복 중복이란 동일한 내용을 반복적으로 말하거나 이중적으로 사용하는 것을 의미합니다. 사회복지 전달체계에서 중복은 공급자 측면에서 사업 내용이나 대상이 중복되는 것을 말하며, 소비자 측면에서는 같은 서비스를 제공받는 것을 의미합니다. 중복으로 인해 인력과 재정이 불필요하게 소모되는 문제가 발생할 수 있습니다. 대표적인 사례로는 정부의 국가장학금, 생계지원수당 등 사회보장급여 중복수급 문제가 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 현장성 상승, 민관협력 강화, 복지정책 홍보 강화 등이 필요합니다. 2. 누락 누락이란 기입되어야 하는 ...2025.01.03
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