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POI 빅데이터를 활용한 도시 활동 중심지 도출과 중심지 기능 분석2025.01.041. 도시 공간구조와 중심지 체계 분석 대도시의 도시기본계획 수립 시 다핵 도시 공간구조와 중심지 체계를 설정하지만, 실제로는 해당 도시의 공간구조와 중심지 체계를 설정하는 데 주안점을 둘 뿐 광역생활권인 수도권의 공간구조를 설명하는 데는 한계가 있다. 따라서 대도시의 공간구조와 중심지의 위계를 분석할 때는 수도권정비계획이나 광역도시계획 같은 상위의 계획들에 더해 실제 사람들이 활동하는 대도시권의 공간 구조 파악이 필요하다. 2. POI 빅데이터를 활용한 도시 활동 중심지 도출 본 연구는 서울특별시, 경기도, 인천광역시로 구성된 수...2025.01.04
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[A+ 받음] 도로교통공단의 사고유형별 교통사고 통계 및 제주특별자치도_개별관광(FIT)_증가에_따른_제주_관광객_소비패턴_변화_분석_BC카드_빅데이터_내국인관광객의 데이터 특성, 모집단 대신 표본조사를 의존해야하는 이유,위 데이터를 기준으로 자료 형태와 중심경향치, 분산, 표준편차의 필요성 설명2025.05.111. 도로교통공단의 사고유형별 교통사고 통계 도로교통공단의 사고유형별 교통사고 통계 데이터를 분석하여 교통사고 현황을 파악하고 이를 바탕으로 교통안전 정책 수립에 활용할 수 있다. 2. 제주특별자치도 개별관광(FIT) 증가에 따른 제주 관광객 소비패턴 변화 분석 제주특별자치도의 개별관광(FIT) 증가에 따른 관광객 소비패턴 변화를 BC카드 빅데이터를 활용하여 분석하고, 이를 통해 제주 관광 정책 수립에 활용할 수 있다. 3. 모집단 대신 표본조사를 의존해야 하는 이유 모집단 전체를 조사하기 어려운 경우 표본조사를 통해 모집단의 특성...2025.05.11
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데이터베이스 관리 시스템과 BPR 사례 분석2025.01.221. 데이터베이스 관리 시스템 데이터베이스 관리 시스템은 데이터를 보다 효율적으로 저장하고, 데이터 간의 모순을 배제하며, 응용 시스템의 변경이 용이한 장점이 있다. 이 시스템은 전통적인 파일 중심 시스템의 한계를 극복하기 위해 등장했다. 데이터베이스 관리 시스템은 응용프로그램과 데이터베이스 사이를 연결하는 역할을 한다. 2. 파일 중심 시스템의 한계 파일 중심 시스템의 한계는 데이터의 중복성과 종속성에 있다. 데이터가 중복되어 저장되어 데이터 값의 불일치가 발생하고, 데이터 무결성 유지가 어려워진다. 또한 응용프로그램과 데이터 간...2025.01.22
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통계실무 ) 1. 통계는 일상 속에서 많이 활용하고 있는데, 어느 분야에서 어떻게 활용되고 있는 설명하시오. 2. 우리가 모집단(population)에 대해 알아보기 위해 표본(Sample)을 조사하는데 그 이유가 무엇이라고 생각하는지 설명하시오.2025.04.261. 통계 활용 분야 통계는 제품의 기능개선 효과 여부를 설명하는데 많이 활용된다. 홈쇼핑방송의 화장품 광고에서 주름개선 화장품을 예로 들면, 50~60대 시험군을 30명을 대상으로 한달간 실험해본 결과, 제품 사용 전과 4주 사용 후, 주름, 피부수분, 광채, 피부 치밀도, 탄력의 개선율을 %로 제시하는 것을 볼 수 있다. 2. 표본 조사의 이유 모집단은 우리가 측정하고자 하는 집단 전체를 의미하지만, 모집단 전체를 조사하기에는 물리적 한계가 존재하므로 조사가 불가능에 가깝다. 이에 측정가능하며, 모집단을 대표할 수 있는 표본을 ...2025.04.26
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대한상사의 시스템 특징 및 문제점, 개선 방안2025.01.271. 대한상사의 파일 중심 시스템 대한상사에서 현재 운영하고 있는 시스템은 파일 중심의 시스템으로, 각 응용프로그램이 자신의 데이터 파일을 별도로 관리하는 특징을 가지고 있습니다. 이러한 파일 처리 시스템은 데이터 파일의 중복과 불일치, 보안 취약성, 비효율성 등의 문제점을 가지고 있습니다. 2. 데이터베이스 관리 시스템으로의 전환 대한상사는 기존의 파일 중심 시스템의 한계를 극복하기 위해 데이터베이스 관리 시스템으로 전환할 필요가 있습니다. 데이터베이스 시스템을 통해 데이터의 중복과 불일치를 해결하고, 데이터 접근의 표준화, 데이...2025.01.27
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산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법2025.01.251. 산술평균 산술평균은 데이터 집합의 중심 경향성을 나타내는 대표값으로 활용된다. 이는 주어진 데이터 집합의 모든 값들을 더한 후 데이터의 개수로 나누어 계산된다. 이 값은 데이터의 분포와 집중되어 있는 위치를 파악하는 데에 유용하다. 그러나 산술평균은 이상값의 존재로 인해 왜곡될 수 있으며, 특히 데이터가 정규분포를 따르지 않을 때 문제가 될 수 있다. 2. 분산 분산은 데이터의 흩어진 정도를 나타내는 측도로, 각 데이터 값과 평균의 차이를 제곱하여 모두 합한 후 데이터의 개수로 나눈 값이다. 이는 주어진 데이터가 얼마나 평균 ...2025.01.25
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도서관 사례를 중심으로 데이터베이스 시스템에 대하여 토론하시오2025.01.281. 데이터베이스 시스템의 개념 데이터베이스 시스템은 구조화된 데이터를 저장, 관리 및 검색할 수 있는 컴퓨터 프로그램 집합을 의미합니다. 데이터베이스는 조직이나 개인이 데이터를 체계적으로 관리하고 활용할 수 있도록 해줍니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스를 생성, 조작 및 관리하는 소프트웨어 도구입니다. 데이터베이스 시스템은 데이터를 특정 데이터 모델(예: 관계형, 객체 지향형, 계층형 등)에 따라 구성하여 저장합니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형태로 구조화하여 저장하는 가장 일반적인 데이터베이스 ...2025.01.28
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CRM(고객관계관리) 사례분석 제일모직 현대자동차2025.05.161. CRM(고객관계관리) CRM(고객관계관리)은 기업이 고객과의 관계를 관리하는 방법론이나 소프트웨어를 총칭합니다. 기업은 고객 중심의 경영방식으로 전환하고 고객과의 관계 형성, 고객 충성도 제고, 고객 구매 활성화 등을 통해 고객 가치를 극대화하고자 합니다. 제일모직과 현대자동차의 CRM 사례를 통해 고객 세분화, 고객 관계 구축, 데이터 활용 등 CRM 성공을 위한 핵심 요소를 살펴볼 수 있습니다. 2. 고객 중심 경영 기업은 더 이상 불특정 다수를 대상으로 한 일괄적인 마케팅 전략으로는 성공할 수 없게 되었습니다. 고객의 특...2025.05.16
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서술통계와 추론통계의 비교 및 설명2025.01.251. 서술통계 서술통계는 데이터를 요약하고 정리하는 데 초점을 맞추며, 데이터의 전반적인 특성을 파악하기 위해 사용된다. 중심 경향, 분포, 퍼짐 정도 등을 설명하는 다양한 지표들이 포함된다. 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위 등이 대표적이며, 그래픽 기법을 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 결론을 도출하는 데 중점을 둔다. 모집단의 특성을 추정하고, 가설을 검정하며, 집단 간 차이를 비교하는 등의 목적을 가진다. 신뢰구간, 가설검정, 회귀분석, ...2025.01.25
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징들에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.01.181. 중심경향치 평균, 중앙값, 최빈값 등 데이터의 중심경향을 나타내는 대표값들에 대해 설명하고, 각각의 특징과 사례를 제시하였다. 2. 분포의 측정 범위, 분산, 표준편차, 사분위수 등 데이터의 분포를 나타내는 대표값들에 대해 설명하고, 각각의 특징과 사례를 제시하였다. 3. 비대칭성과 첨도 왜도와 첨도를 통해 데이터 분포의 비대칭성과 뾰족함을 설명하고, 이를 활용한 사례를 제시하였다. 1. 중심경향치 중심경향치는 데이터 집합의 중심을 나타내는 대표적인 통계량입니다. 평균, 중앙값, 최빈값 등이 대표적인 중심경향치 측정 방법입니다...2025.01.18
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