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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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메르스 사태에 대한 데이터 분석과 고찰2025.05.081. 메르스 사태의 사회적 영향 메르스 사태가 관광산업과 경제에 미친 영향을 분석했다. 관광객 수 감소와 도소매업, 숙박·음식업 등의 매출 실적 감소가 두드러졌다. 특히 에버랜드의 입장객 수가 크게 줄어든 것을 확인했다. 2. 메르스 확산 경로 메르스 확진자 간 감염 관계, 감염 장소 등을 분석했다. 모르는 사람 간 전염이 가장 많았고, 응급실, 병원, 병동 등에서의 간접 접촉을 통한 전파가 주요 경로였다. 특히 삼성서울병원이 가장 큰 전파지로 나타났다. 3. 메르스 확산의 원인 삼성서울병원의 초기 대응 미비와 정부의 공공데이터 비...2025.05.08
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태풍의 상관관계와 데이터 분석(A+ 레포트)2025.01.211. 태풍 데이터 분석 이 보고서는 다양한 태풍 간의 상관관계를 분석하여 태풍의 발생, 발달, 이동경로, 소멸 등의 특성을 이해하고자 하는 목적으로 수행되었습니다. 데이터 전처리 과정을 거쳐 태풍의 초기 위도, 경도, 중심기압과 소멸 시 위도, 경도, 중심기압, 그리고 태풍이 꺾이는 지점의 위도, 경도, 중심기압 등을 추출하였습니다. 이를 바탕으로 상관관계 분석을 수행하여 태풍의 특성을 파악하였습니다. 2. 태풍 발생 위도 분포 태풍은 주로 북위 10도~30도, 특히 20도 부근에서 많이 발생하는 것으로 나타났습니다. 이 지역은 태...2025.01.21
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자신의 관심사나 관심분야에서 빅데이터 기술의 적용 사례 분석2025.05.031. E-아동행복지원시스템 E-아동행복지원시스템은 장기결석이나 건강검진 등 학대 징후 정보를 활용해 고위험 대상을 예측·추출하고, 읍·면·동 아동복지담당자들이 아동 가정을 방문해 육아환경을 점검하고 요구나 학대 여부를 판단하는 제도입니다. 이를 통해 학대 정황이 발견되지 않더라도 상담, 사례관리, 드림스타트 등 유관기관과 지역아동센터와 연계해 복지 지원을 강화하고 있습니다. 2. 소셜 플랫폼 및 검색엔진의 빅데이터 활용 페이스북, 인스타그램, 구글 등 다양한 소셜 플랫폼과 검색엔진은 사용자의 관심사, 연령, 성별, 거주지 등의 정보...2025.05.03
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국내 빅데이터 플랫폼의 다양한 사례와 시장 변화 분석2025.04.281. 빅데이터 활용 사례 현대 기아차는 스마트 팩토리 'E-FOREST'를 통해 고객 중심의 제조 플랫폼을 구축하고 있다. 이를 통해 유연하고 고도화된 조립 물류 검사 자동화, AI 기반의 자율적인 제어 시스템, 유해 작업 환경의 자동화 및 고봇 활용, 친환경 공장 등을 실현하고 있다. 지멘스, 미쓰비시 전기, 슈나이더 일렉트릭, 오라클, 허니웰 등 다른 기업들도 빅데이터를 활용한 다양한 솔루션을 제공하고 있다. 2. 빅데이터의 중요성 빅데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에서 걸쳐 사회와 인류에게 가치 있는...2025.04.28
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데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계2025.01.181. 데이터베이스 데이터 모델링 데이터베이스 데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성한다. 요구사항에는 관리해야 할 필요성이 있다고 생각되는 모든 범위(예: 비디오관리, 서적관리, 친구관리, 음반관리, CD Title관리 등)이 포함된다. 2. 데이터베이스 설계 데이터베이스를 설계할 때는 기능 중심 프로세스일지라도 고객의 비즈니스를 이해하고 문서화된 요구 사항 분석을 기반으로 설계해야 한...2025.01.18
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전산개론_빅데이터의 정의와 특징 그리고 분석기술을 조사하여 제출하시오.2025.05.021. 4차 산업혁명 4차 산업혁명의 특징은 초연결성, 융합, 초지능, 노동력 위기, 심각한 불균형과 양극화 현상 등 5가지로 분류할 수 있다. 이러한 4차 산업혁명의 배경 속에서 빅데이터의 개념, 특징, 분석기술이 등장하게 되었다. 2. 빅데이터의 개념 빅데이터는 많은 양의 데이터로, 속도가 빠르고 다양한 종류의 데이터를 포함하고 있다. 기존의 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 저장, 수집, 분석, 관리, 시각화하는 정보통신 기술 분야라고 볼 수 있다. 3. 빅데이터의 특징 빅데이터의 대표적인 ...2025.05.02
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4차 산업 대비 간호사로 빅데이터 분석을 배워야 하는 이유2025.05.011. 4차 산업혁명 4차 산업혁명은 농업혁명 이후 18세기 중반부터 일어난 일련의 산업혁명을 거쳐 발전해왔다. 1760~1840년경의 제1차 산업혁명, 19세기 말~20세기 초의 제2차 산업혁명, 1960년대 시작된 제3차 산업혁명을 거쳐 현재는 정보, 의료, 교육, 서비스 산업 등 지식 집약적 산업을 총칭하는 4차 산업혁명 시대에 접어들었다. 2. 빅데이터 빅데이터는 기존 데이터보다 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집/저장/분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미한다. 빅데이터는 데이터의 양(volume), 속도(...2025.05.01
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 11월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 아우터 카테고리와 원피스 카테고리의 판매량이 증가했습니다. 상의 카테고리에서는 맨투맨의 판매율이 급감했고, 하의 카테고리에서는 데님 팬츠와 조거 팬츠가, 스커트 카테고리에서는 울, 코듀로이, 니트 소재의 롱 스커트가 좋은 판매율을 보였습니다. 소재별로는 폴리에스터, 코튼, 아크릴 등이 상위 트렌드를 이루었고, 디테일 및 핏에서는 밴딩, 루즈핏, 크롭 등이 인기를 끌었습니다. 컬러에서는 블랙, 아이보리, 스트라이프 등이 주요 트렌드로 나타났습니다. 1...2025.05.05
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시계열 데이터 분석 기법과 A/B 검증2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터 분석을 위한 대표적인 기법으로 이동 평균법, ARIMA 모델, 지수 평활법, 심층 신경망을 이용한 예측 등이 있다. 각 기법은 데이터의 특성에 따라 장단점이 다르며, 적절한 기법을 선택하여 활용하는 것이 중요하다. 이동 평균법은 단기 변동을 완화하고 장기 경향을 파악하는 데 유용하며, ARIMA 모델은 트렌드와 계절성을 고려한 예측에 적합하다. 지수 평활법은 최근 데이터에 가중치를 두어 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 심층 신경망은 복잡한 패턴의 비선형 데이터 분석에 강점이 있다. 2....2025.01.26
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