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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는지, 그렇게 생각하는 이유를 논거하시오.2025.01.271. 극단값이 데이터 분석에 미치는 영향 극단값은 데이터의 중심 경향 및 분포를 왜곡하는 주요 요소로 작용한다. 특히 평균, 표준편차 등 중심화된 통계치를 이용해 데이터 분석을 수행할 경우, 극단값이 포함됨으로써 분석 결과가 실제와 다르게 나타날 수 있다. 또한 극단값은 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 극단값을 제외해야 하는 상황 극단값을 제외하는 것이 바람직한 경우는 해당 극단값이 데이터의 오류이거나 분석의 목적에 부합하지 않는 경우이다. 또한 극단값이 데이터의 분포나 경향성을 과도하게 왜곡할 경우 이를 ...2025.01.27
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빅데이터 활용 사례와 기업 발전 방향2025.01.041. 빅데이터 정의 이 논문은 빅데이터의 정의를 시작으로 하여 실제 활용 사례인 아마존의 예측배송시스템과 월마트의 데이터 사용을 통해 대한민국 기업의 발전 방향을 제시하고자 한다. 2. 아마존의 예측배송시스템 아마존은 빅데이터를 활용하여 예측배송시스템을 구축하였다. 이를 위해서는 소비자가 주문하기 전에 예상되는 물류 거점에 필요한 제품을 배치하고, 최종 목적지로 최적화된 경로에 따라 배송이 이루어져야 한다. 3. 월마트의 데이터 활용 월마트는 빅데이터를 활용하여 고객 행동 분석, 재고 관리, 공급망 최적화 등 다양한 분야에서 데이터...2025.01.04
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랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm)2025.05.091. 랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm) 랜덤 포레스트는 특이하고 재미있는 방법론으로, 앙상블 학습(Ensemble Learning)의 한 종류입니다. 앙상블 학습은 여러 개별적인 학습 모델을 조합하여 보다 강력하고 정확한 예측 모델을 구축하는 기법입니다. Random Forest는 이러한 개별 모델로 결정 트리(Decision Tree)를 사용합니다. 하지만 단일 결정 트리를 사용하는 것이 아니라 수백 또는 수천 개의 결정 트리를 생성하고 이들을 조합하여 학습하고 예측을 수행하며, 이들을 결합하여 보다 정...2025.05.09
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4차 산업혁명과 빅데이터 전략2025.05.051. 4차 산업혁명 4차 산업혁명은 현존하는 기술과 응용 기술이 '융합'하여 상품화되고 새로운 기술이 트렌드를 선도하는 것이며, '로봇자동화'와 '인공지능'이 기반 기술로 정의될 수 있다. 로봇자동화는 외부 환경의 정보를 수집하는 다양한 감각 수집 기관의 발전으로, 인공지능은 주변 데이터를 수집하여 산술적으로 가장 높은 결론에 도출하는 방법으로 인간과 비슷하게 행동하고 판단하게 될 것이다. 이러한 기술들은 단순히 휴머로이드로 국한되는 것이 아니라 기술 혁신을 통하여 시간의 경과에 따라 스스로 더 많은 경험 데이터를 축척하여 인간과는...2025.05.05
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회귀분석을 통한 주택 가격 예측2025.01.161. 회귀분석의 개념 회귀분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 수학적으로 표현하는 방법입니다. 단순 회귀분석은 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 분석하고, 다중 회귀분석은 여러 개의 독립 변수를 사용하여 종속 변수를 예측합니다. 회귀분석은 경제학, 의학, 사회과학 등 다양한 분야에서 활용되며, R제곱 값과 잔차 분석을 통해 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 2. 회귀분석의 중요성 회귀분석은 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 경제학에서는 소비자 행동 예측과 시장 트렌드 분석에 사용되며, 의학에서는 환자 회...2025.01.16
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최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정2025.05.081. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 최대 우도 추정은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다. 2. 확률 모델링 확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 ...2025.05.08
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정부나 연구소들이 경제 혹은 산업을 파악하기 위한 체계에 대해 설명하시오2025.01.191. 경제 및 산업 파악의 중요성 정부는 정책을 수립하기 위해 경제 및 산업 데이터를 기반으로 정책을 수립합니다. 경기 침체가 예상되면 경기 부양책을 마련하거나, 특정 산업이 성장 가능성이 높으면 그 산업을 지원하는 정책을 수립할 수 있습니다. 또한 경제 상황을 파악함으로써 경제적 충격을 완화하고 안정성을 유지할 수 있습니다. 2. 데이터 수집 방법 정부나 연구소들은 통계 조사, 행정 데이터, 설문 조사, 빅데이터 및 디지털 데이터 등 다양한 방법으로 경제 및 산업 데이터를 수집합니다. 3. 데이터 분석 방법 수집된 데이터는 기술적...2025.01.19
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빅데이터가 우리 생활에 미치는 영향2025.05.091. 맞춤형 광고 빅데이터를 활용한 맞춤형 광고로 소비자들은 보다 편리하게 쇼핑생활을 즐길 수 있게 되었다. 인터넷 대형 쇼핑몰은 소비자들의 구매 내역과 검색 목록을 분석하여 개인의 소비 패턴과 취향을 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 상품을 추천하고 있다. 이를 통해 소비자의 시간 절감에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 2. 감염병 확산 예방 WTO는 국가별 코로나 바이러스 확진자 통계, 국가별 해외여행자 수, 유학생 및 여행자의 이동 통계 등과 같은 자료를 빅데이터로 분석하여 국가별 코로나 바이러스 확진자를 예측할 수 있었다. 이를...2025.05.09
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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 정의 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 활용하여 비즈니스 문제를 해결하고 의사결정을 지원하는 분석 기법입니다. 이 과정은 기술적 분석, 예측 분석, 처방적 분석의 세 가지 단계로 구성됩니다. 기술적 분석은 과거 데이터를 바탕으로 현재 상황을 설명하고, 예측 분석은 미래의 결과를 예측하며, 처방적 분석은 최적의 의사결정을 내릴 수 있는 행동 방안을 제시합니다. 2. 비즈니스 애널리틱스의 역사 비즈니스 애널리틱스의 역사는 데이터 분석의 발전과 밀접하게 관련되어 있습니다. 20세기 초반에는 기본적인 통계 기법을 사...2025.01.26
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정성적 수요예측 방법과 기업 사례2025.04.261. 정성적 수요예측 정성적 수요예측 방법은 기업 내외부 전문가의 지식과 경험 등 주관적 요소를 활용하여 미래 수요를 예측하는 방법입니다. 정성적 기법에는 델파이법, 패널 동의법, 역사적 유추법, 시장 조사법 등이 있습니다. 2. 테스코의 정성적 수요예측 사례 영국 기업 테스코는 기상 데이터와 고객 구매 패턴 분석을 통해 정성적 수요예측 기법을 활용하였습니다. 기상 데이터를 활용하여 지역별 기온 변화에 따른 제품 수요를 예측하고, 고객 구매 패턴 분석을 통해 개인별 맞춤형 쇼핑 안내 서비스를 제공하였습니다. 이를 통해 선제적인 공급...2025.04.26
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