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이산 분포의 효과적 활용법2025.01.241. 이산 분포 이산 분포는 데이터의 특성과 패턴을 이해하고 분석하는 데 중요한 도구로 활용된다. 이산 분포는 명확한 값으로 구분되는 사건이나 개수를 모델링하는 데 사용되며, 특히 사건이 발생할 횟수나 특정 카테고리로 구분되는 데이터를 다룰 때 유용하다. 이산 분포의 장점으로는 명확한 사건 수 모델링, 확률 질량 함수 사용, 베르누이 분포와 이항 분포의 활용 등이 있다. 2. 이산 분포의 효과적 활용법 이산 분포는 품질 관리, 마케팅 분석, 사건 발생 횟수 예측, 카테고리 데이터 분석, 첫 번째 성공까지의 실패 횟수 분석 등 다양한...2025.01.24
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의사결정 트리(Decision Trees)2025.05.101. 의사결정 트리(Decision Trees) 의사결정 트리(Decision Trees)는 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 분류(classification) 및 회귀(regression) 알고리즘 중 하나입니다. 이는 데이터의 특징을 기반으로 한 의사 결정 규칙의 계층적 트리 모델을 나타냅니다. 의사결정 트리는 간단하고 해석하기 쉬운 모델로 알려져 있으며, 데이터의 특징을 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있습니다. 2. 의사결정 트리의 구조 의사결정 트리는 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 노드(Nodes), 가지(Edge...2025.05.10
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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 및 전략적 배치2025.01.171. 수요 예측 방법론 수요 예측을 위해 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 시계열 분석은 과거 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방법이며, 머신 러닝은 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으므로, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 필요한 데이터 유형 및 수집 방법 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 이용 기록 데이터, 고객 프로필 데이터, 외부 환경 데이터가 있다. 이용 기록 데이터는 서비스 애플리케이션에서, 고객 프로필 데이터는 데이터베이스에서, 외부 환경 데이터...2025.01.17
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 이용 활성화 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 A기업은 전동 킥보드의 이용량(수요)을 예측하기 위해 시계열 분석과 회귀 분석을 결합하는 방법을 사용할 수 있습니다. 시계열 분석을 통해 과거 이용량 데이터의 패턴을 파악하고, 회귀 분석을 통해 기상, 인구, 대중교통 등 다양한 요인들이 수요에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 2. 필요한 데이터 A기업은 수요 예측을 위해 과거 이용량 데이터, 기상 데이터, 인구 밀도 및 이동 데이터, 대중교통 데이터, 이벤트 및 행사 데이터 등을 수집하고 분석해야 합니다. 이를 통해 다양한 요인들이 전동 킥보드 이용량에 미...2025.01.19
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AI가 이처럼 발달했는데 왜 이렇게 일기예보는 틀릴까?2025.01.181. 기상 예보의 정확성 향상 현대 과학 기술의 발전에도 불구하고 일기예보가 여전히 틀리는 이유는 기상 시스템의 복잡성과 예측의 불확실성 때문이다. 최근 구글 딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제를 해결할 수 있다고 알려졌지만, 실제로는 AI와 전통적인 수치해석 방법의 장단점을 이해하고 이를 결합하는 것이 중요하다. AI는 빠르고 효율적인 데이터 처리와 높은 정확도를 보이지만, 학습되지 않은 상황에서는 성능이 저하될 수 있다. 반면 수치해석 방법은 물리 법칙에 기반하여 신뢰성 있는 결과를 제공할 수 있지만, 많은 계...2025.01.18
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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 2 (파이썬코드 예제포함)2025.05.091. 베이지안 추론 베이지안 추론은 데이터 분석과 예측에 널리 사용되는 강력한 통계적 방법론입니다. 이 리포트에서는 평균값만을 다루는 것이 아니라, 실제로 우리가 필요로 하는 분포 함수를 얻기 위해 어떤 데이터를 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 평균값만으로는 분포의 전체적인 특성을 충분히 반영하기 어렵기 때문에, 추가적인 데이터와 분포 추정 기법을 활용하여 우리가 원하는 분포 함수를 구성하는 방법에 대해 탐구합니다. 2. 사전 분포와 사후 분포 이 리포트에서는 사전 분포와 관측 데이터를 기반으로 사후 분포를 추정하는 방법에 대해...2025.05.09
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전동 킥보드 수요 예측 및 배치 전략2025.01.201. 전동 킥보드 수요 예측 마이크로 모빌리티 시장, 특히 전동 킥보드와 같은 서비스는 최근 몇 년 동안 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 성장은 주로 도시 지역에서의 교통 체증 문제 해결, 환경 친화적인 교통 수단의 필요성 증가, 그리고 사람들의 이동 편의성 증진에 기인합니다. 전동 킥보드 서비스 제공 기업은 킥보드 이용 활성화 전략을 수립하기 위해 데이터 기반 접근 방식, 기계 학습, 시계열 분석 등 다양한 방법을 활용하여 수요를 예측할 수 있습니다. 이를 위해 사용자 행동 패턴, 날씨 데이터, 도시 인프라 정보, 이벤트 정보 ...2025.01.20
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인적자원관리_인적자원계획 수요예측에 있어 계량적 방법에는 어떠한 것들이 있는가2025.01.241. 계량적 방법의 정의 계량적 방법이란, 조직이 필요로 하는 인적 자원의 수요를 예측하기 위해 정량적인 데이터를 기반으로 하는 기법을 의미한다. 이는 수치적으로 측정 가능한 요소들을 바탕으로 다양한 통계적 분석 기법을 활용하여 인력 수요를 예측하는 방법이다. 2. 추세분석 추세분석은 과거의 데이터를 바탕으로 인적 자원의 수요가 시간에 따라 어떻게 변화해왔는지를 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 수요를 예측하는 기법이다. 주로 인력의 변동 추세를 분석하여 앞으로의 수요를 예측하는 데 사용된다. 3. 명목집단기법 명목집단기법은 여러 명...2025.01.24
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교통공학 교통수요 예측(프레타법)2025.04.251. 교통수요 예측 교통수요 예측은 교통공학 분야에서 중요한 주제입니다. 프레타법은 교통수요 예측을 위한 대표적인 방법론 중 하나로, 다양한 변수들을 고려하여 미래 교통수요를 추정할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 교통 인프라 계획 및 정책 수립이 가능합니다. 1. 교통수요 예측 교통수요 예측은 교통 인프라 계획 및 운영에 매우 중요한 역할을 합니다. 정확한 교통수요 예측을 통해 교통 혼잡을 줄이고, 효율적인 교통 시스템을 구축할 수 있습니다. 최근 AI 기술의 발전으로 교통수요 예측의 정확성이 크게 향상되고 있습니다. 다양한 데...2025.04.25
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[A+리포트] 정부나 연구소들이 경제 혹은 산업을 파악하기 위한 체계에 대해 설명하시오.2025.05.081. GDP와 GNI를 이용한 경제 분석 체계 GDP는 국내 총생산으로 국내에서 생산된 모든 상품과 서비스의 가치를 합한 것이며, GNI는 국민소득으로 국내 거주자가 내놓은 생산 요소의 가치를 합한 것이다. 이러한 지표를 바탕으로 경제 성장률, 소비지출, 수입 및 수출 등을 파악하고 경제 동향을 예측할 수 있다. 2. 산업별 분석 체계 산업 분석은 특정 산업군의 성장과 경쟁 상황, 투자 전망 등을 파악하는 것이다. 이를 위해 정부나 연구소는 산업별로 수집한 데이터를 분석하며, 산업의 경쟁력, 기술력, 수출실적, 규제 등을 종합적으로...2025.05.08
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