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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 과거 데이터 분석, 회귀 분석, 머신러닝 모델 등 다양한 방법을 활용하여 전동 킥보드의 수요를 예측할 수 있다. 과거 이용 데이터를 분석하여 시간대별, 요일별, 계절별 이용 패턴을 파악하고, 날씨, 인구 밀도, 교통 상황 등 다양한 변수와의 관계를 분석하여 수요를 예측할 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 활용하면 복잡한 패턴을 정확하게 포착할 수 있어, 수요 예측의 정밀도가 향상될 것이다. 2. 필요한 데이터 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 과거 이용 데이터, 인구 및 인구 이동 데이터, 날씨 데이터, 교통 ...2025.01.19
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전동 킥보드 서비스 수요 예측 및 배치 전략2025.01.291. 수요 예측의 개념과 필요성 수요 예측은 미래의 특정 기간 동안 발생할 것으로 예상되는 제품 또는 서비스의 수요를 예측하는 과정이다. 기업은 수요 예측을 통해 재고 관리, 생산 계획, 자원 배분 등을 효과적으로 조정할 수 있다. 특히 전동 킥보드 서비스 기업에게 수요 예측은 매우 중요한데, 이는 서비스가 실시간으로 제공되고 고객의 수요 변동이 크기 때문이다. 2. 수요 예측 방법 수요 예측을 수행하는 방법은 크게 정량적 방법과 정성적 방법으로 나눌 수 있다. 정량적 방법은 과거의 데이터를 기반으로 통계적 기법을 사용하여 미래의 ...2025.01.29
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유압기계, 기계재료, 건설기계, 기계분야 산업과 같이 기계관련 자유주제를 통한 사업제안서, 연구계획서, 기술개발서2025.01.281. 다중 감각 데이터 수집 기술 다양한 센서를 활용하여 시각, 청각, 촉각, 후각 등 다중 감각 데이터를 실시간으로 수집하는 기술입니다. 이를 통해 원격지에서도 현장의 상황을 종합적으로 파악할 수 있습니다. 2. 실시간 데이터 전송 및 동기화 기술 5G/6G 네트워크와 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하여 다중 감각 데이터를 실시간으로 전송하고 동기화하는 기술입니다. 이를 통해 원격지에서도 즉각적인 상황 판단과 대응이 가능합니다. 3. VR/AR 기반 몰입형 인터페이스 VR 헤드셋과 햅틱 장치를 활용하여 사용자가 마치 현장에 있는 것 같은...2025.01.28
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데이터마이닝 ) 나무 형태를 이용한 지식 표현 사례2025.01.031. 의사결정나무 의사결정나무는 예측모형에서 가장 많이 사용되며 의사결정 규칙을 도표화하여 대상 집단을 분류하거나 예측하는 분석 방법입니다. 의사결정나무의 장점은 나무구조에 의해 모형이 표현되어 사용자의 이해가 쉽고, 유용한 예측변수나 비선형성을 자동으로 찾아낼 수 있으며, 선형성이나 정규성, 등분산성과 같은 가정을 필요로 하지 않는 비모수적인 방법이라는 것입니다. 하지만 의사결정나무 모형은 연속형 변수를 비연속적인 값으로 취급하여 분리의 경계점에서 예측오류가 큰 가능성이 있고, 선형성과 주 효과를 가지지 못한다는 단점이 있습니다....2025.01.03
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데이터 모델링에 관한 소고2025.05.101. 데이터 모델링 데이터 모델링은 예를 들어 제조 공정에서 발생하는 다양한 변수와 상호작용을 이해하고 표현하기 위한 기술입니다. 이를 통해 우리는 불량 발생에 영향을 미치는 주요 변수들을 식별하고, 이러한 변수들 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 데이터 모델링을 통해 불량 발생 원인을 정확하게 분석하고, 불량율을 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 2. 문제의 단순화: 단일 변수 표현 다변수 데이터를 예를 들어, 면적, 두께 등과 같은 기본적인 물리량으로 하나의 값으로 표현함으로써, 다양한 변수 간의 복잡한 관계를 단순화...2025.05.10
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경영에서 통계의 필요성과 적용 분야2025.01.041. 의사 결정 지원 경영자들은 많은 의사 결정을 내려야 하며, 통계는 데이터 분석과 해석을 통해 의사 결정을 지원합니다. 예를 들어, 시장 조사 데이터를 통계적으로 분석하면 시장 동향을 파악하고 경영 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 2. 예측과 추세 분석 통계는 미래 예측과 추세 분석에 적용됩니다. 경영자들은 시장 동향과 기업 성과를 예측해야 하며, 이를 위해 과거 데이터를 기반으로 통계 모델을 구축하여 미래를 예측합니다. 또한 시간에 따른 데이터 변화를 분석하여 추세를 파악하고 경영 전략을 조정하는 데 활용됩니다. 3. 품질...2025.01.04
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2020 빅데이터 보고서2025.05.071. 미국 지역별 소득 지수 해당 트리맵을 보면, 미국의 중앙 지역, 남쪽 지역, 동북 지역에 인구수에 따른 소득 지수가 높은 것을 알 수 있습니다. 2. 고등학교 졸업률과 범죄율 해당 트리맵을 보면, 고등학교 졸업률이 낮은 지역이 상대적으로 범죄율이 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 3. 소득, 문맹률, 인구수 해당 버블차트를 보면, 소득이 높고 문맹률이 낮은 지역일수록 인구수가 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 4. 문맹률, 범죄율, 지역 면적 해당 버블차트를 보면, 문맹률과 범죄율이 낮은 지역의 면적이 문맹율이 높고...2025.05.07
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프리카스에 대한 고찰과 현행 데이터 법 문제점2025.01.041. 프리카스(Pre-CAS) 프리카스(Pre-CAS)는 범죄위험도 예측·분석 시스템으로, 치안·공공데이터를 통합한 빅 데이터를 최신 알고리즘을 적용한 인공지능(AI)으로 분석하여 지역별 범죄위험도와 범죄발생 건수를 예측하고 효과적인 순찰 경로를 안내하는 시스템이다. 프리카스는 작년 3월 1개월간 울산, 경북, 충남에서 시범운영을 실시했으며, 정확도 83.1%와 112 신고 건수 감소 등의 성과를 보였다. 2. 데이터 윤리 데이터 윤리는 자료와 관련된 윤리적인 문제를 평가하고 연구하는 것으로, 정보의 녹취, 생성, 보급, 사용, 공...2025.01.04
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통계학은 불확실성을 감소시킬 수 있는지에 대해 찬반 의견을 개진하시오2025.01.241. 통계학의 역할 통계학은 현대 사회에서 필수적인 학문 중 하나로, 다양한 데이터 분석을 통해 인간의 의사결정을 돕고 불확실성을 줄이는 역할을 한다. 경제, 사회, 자연과학 등 다양한 분야에서 통계학은 체계적이고 과학적인 이해를 제공한다. 2. 통계학이 불확실성을 줄일 수 있다는 주장 통계학은 평균, 분산, 회귀 분석, 시계열 분석 등의 도구를 통해 불확실성을 감소시킬 수 있다. 이러한 통계적 방법론은 미래 예측과 의사결정에 유용하게 활용된다. 3. 통계학의 한계 통계학은 본질적으로 표본 오차와 해석의 주관성을 내포하고 있어 불확...2025.01.24
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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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