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방송통신대학교 통계데이터학과) 엑셀데이터분석 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 엑셀 데이터 분석 제공된 자료에는 A 지역과 B 지역의 1990년부터 2023년까지의 연간 강수량 데이터가 포함되어 있습니다. 이 데이터를 엑셀과 KESS를 사용하여 분석하고, 두 지역의 강수량 추세, 기술통계량 비교, 줄기-잎 그림과 상자그림 비교, 두 지역의 강수량 차이 등을 확인하였습니다. 2. 이항분포 농구 선수의 자유투 성공률이 80%이고, 20번의 자유투를 시도할 때 성공한 횟수를 확률변수 X로 정의하면, X는 이항분포를 따릅니다. 이를 바탕으로 18번 이상 성공할 확률과 14번 이하 성공할 확률을 계산하였습니다. ...2025.01.26
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A+데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성2025.05.061. 데이터 모델링의 절차 데이터베이스 설계는 사용자의 요구를 고려하여 데이터베이스를 작성하는 프로세스입니다. 데이터베이스를 구축하기 위해서는 사용자의 요구를 분석하고 분석 결과에 따라 데이터베이스의 논리적 및 물리적 구조를 적절하게 설계해야 합니다. 데이터 모델링의 절차에는 요구사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계, 구현 단계가 포함됩니다. 2. 개념적 설계 단계의 이해 개념적 설계 단계에서는 ERD 등 개념 데이터 모델을 사용하여 수요 분석 단계의 결과를 표현합니다. 수요 분석 결과에 따라 데이터베이스에 저장된 ...2025.05.06
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데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성하시오.2025.01.131. 데이터 모델링 데이터 모델링은 현실 세계의 복잡한 개념을 단순화하고 추상화시켜 데이터베이스화하는 과정이다. 데이터 흐름을 도식화해 실 세계에 존재하는 개체들을 식별하고 개체와 개체 사이의 관계를 정의함으로써 컴퓨터상의 데이터베이스를 추상화함으로 이해하기 쉽게 할 뿐만 아니라 사용자들 사이의 의사소통을 원활히 할 수 있도록 도와주는 도구가 된다. 2. 요구사항 분석 데이터베이스 구축을 위한 첫 단계로, 현실 세계를 파악하고 사용자의 요구사항을 수집 및 분석한다. 앞으로의 진행 방향이 이 단계에서 결정되므로 매우 중요하다. 사용자...2025.01.13
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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 엑셀데이터분석 2021년 기말과제(만점)2025.01.251. 확률 계산 문제 1에서는 이항분포와 포아송분포를 이용하여 다양한 확률 값을 계산하는 방법을 다루고 있습니다. 엑셀의 BINOMDIST, POISSON 함수를 활용하여 확률을 구하는 과정이 자세히 설명되어 있습니다. 2. 정규분포와 표본평균 문제 2에서는 정규분포를 따르는 모집단에서 표본을 추출하여 표본평균의 분포를 구하는 방법을 다루고 있습니다. 엑셀의 NORMDIST 함수를 이용하여 정규분포의 확률을 계산하고, 중심극한정리를 활용하여 표본평균의 분포를 구하는 과정이 설명되어 있습니다. 3. 이항분포의 정규근사 문제 2에서는 ...2025.01.25
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학번에 따라 할당된 데이터를 다운로드 받은 후 다음의 분석을 실시하시오2025.01.241. 마케팅 조사의 중요성과 역할 현대 비즈니스 환경에서 성공적인 마케팅은 기업의 핵심 요소 중 하나로 인식되고 있습니다. 마케팅 조사는 기업이 소비자를 이해하고, 제품 또는 서비스를 개발하며, 경쟁 환경을 파악하고, 마케팅 전략을 수립하고 실행하는 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. 마케팅 조사를 통해 정보와 인사이트를 얻어 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있으며, 기업의 성공과 실패를 좌우하는 핵심적인 역할을 합니다. 2. 데이터 분석 방법론 이 과제에서는 엑셀과 KESS를 사용하여 다음과 같은 분석을 실시하였습니다: 1) 각 질문...2025.01.24
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기업의 선진적 경영을 위한 빅데이터 문제점 분석 및 개선점 연구2025.01.121. 빅 데이터의 개념과 역할 빅 데이터는 규모, 다양성, 속도 이 세 가지 특징들을 기반으로 기존의 방식으로는 관리와 분석이 매우 어려운 데이터 집합, 그리고 이를 관리ㆍ분석하기 위해 필요한 인력과 조직 및 관련 기술까지 포괄하는 것이다. 빅 데이터는 생산성 향상, 발견에 의한 문제 해결, 의사결정 향상, 새로운 가치 창출을 통해 기업의 경영 혁신을 이룬다. 2. 빅 데이터의 성장 배경 빅 데이터가 의미를 갖기 시작한 것은 단순히 데이터양이 증가하였기 때문이 아니라 그 활용 측면에서 변화가 이루어졌기 때문이다. 데이터 활용가치의 ...2025.01.12
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A+데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성하시오2025.04.261. 데이터 모델링 절차 데이터베이스 설계는 사용자 요구 사항을 염두에 두고 데이터베이스를 만드는 프로세스입니다. 데이터베이스를 구축하기 위해서는 사용자 요구사항을 제대로 분석하고 분석 결과에 따라 데이터베이스의 논리적, 물리적 구조를 적절하게 설계해야 합니다. 데이터 모델링의 절차에는 요구사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계, 구현 단계가 있습니다. 2. 개념적 설계 단계의 이해 요구사항 분석 단계의 결과를 ERD와 같은 개념적 데이터 모델로 표현하는 단계입니다. 요구사항 분석 결과를 바탕으로 데이터베이스에 저장할...2025.04.26
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시계열 데이터 분석 기법과 A/B 검증, 데이터 시각화를 활용한 기후위기 설득2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터에는 추세, 순환, 계절, 불규칙 변동요인이 존재한다. 이를 분석하기 위해 평활화(smoothing), 차분(differencing), 변수변환 등의 기법을 활용할 수 있다. 평활화는 주기가 짧은 변동요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하고, 차분은 추세변동을 제거하며, 변수변환은 시계열을 선형화하는 데 도움이 된다. 각 기법의 장단점과 예시를 제시하였다. 2. A/B 검증 추천시스템의 성능 평가를 위해 A/B 검증이 활용된다. 전체 고객을 무작위로 A, B 그룹으로 나누고, A 그...2025.01.26
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뉴스(인터넷, TV, 신문 등)에 데이터 시각화가 쓰인 사례 분석2025.01.131. 데이터 시각화의 중요성 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 변환하는 핵심적인 과정이다. 이는 단순히 숫자나 텍스트의 나열이 아닌, 시각적 매체를 통해 정보를 전달함으로써, 이해 관계자들이 보다 신속하고 정확하게 데이터를 해석하고 필요한 조치를 취할 수 있도록 돕는다. 2. 뉴스 매체의 데이터 시각화 활용 현대의 뉴스 매체들은 이러한 시각화 기법을 활용하여 복잡한 사회, 경제, 정치적 현상을 설명하고, 때로는 이를 통해 독자들의 의견 형성에 영향을 미치기도 한다. 3. 제주도 대중교통 데이터 시각화 사례 제주...2025.01.13
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 2022년 한 해 동안 엔데믹으로 인한 시장 변화가 컸던 것으로 나타났습니다. 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴본 결과, 상의 카테고리의 니트가 가장 높은 점유율을 유지하고 있으며 스커트 카테고리의 판매 점유율이 전주 대비 0.7%p 증가한 것으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 아우터 카테고리에서 울재킷의 판매량이 증가하여 순위권에 등장했고, 상의 카테고리에서는 루즈 핏 니트, 스커트 카테고리에서는 플리츠 스커트가 새로운 아이템으로 나타났습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서...2025.05.05
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