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데이터 사이언티스트 - 21세기 최고의 직업2025.01.191. 데이터 사이언티스트의 정의와 필요성 21세기 들어 정보와 데이터의 중요성이 급격히 증가했으며, 기업과 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 데이터의 수집과 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 직업이 바로 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트는 통계학자와 데이터 엔지니어와 구분되는 독특한 역할을 한다. 2. 데이터 사이언티스트의 매력과 인기도 데이터 사이언티스트 직업의 매력은 높은 수요와 보상, 다양한 산업에서의 활용, 기술 발전에 따른 지속적인 학습 기회, 사회적 가치 창출 등 다...2025.01.19
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통계실무 ) 1. 통계는 일상 속에서 많이 활용하고 있는데, 어느 분야에서 어떻게 활용되고 있는 설명하시오. 2. 우리가 모집단(population)에 대해 알아보기 위해 표본(Sample)을 조사하는데 그 이유가 무엇이라고 생각하는지 설명하시오.2025.04.261. 통계 활용 분야 통계는 제품의 기능개선 효과 여부를 설명하는데 많이 활용된다. 홈쇼핑방송의 화장품 광고에서 주름개선 화장품을 예로 들면, 50~60대 시험군을 30명을 대상으로 한달간 실험해본 결과, 제품 사용 전과 4주 사용 후, 주름, 피부수분, 광채, 피부 치밀도, 탄력의 개선율을 %로 제시하는 것을 볼 수 있다. 2. 표본 조사의 이유 모집단은 우리가 측정하고자 하는 집단 전체를 의미하지만, 모집단 전체를 조사하기에는 물리적 한계가 존재하므로 조사가 불가능에 가깝다. 이에 측정가능하며, 모집단을 대표할 수 있는 표본을 ...2025.04.26
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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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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 엑셀데이터분석 2024년 출석과제(만점)2025.01.251. 연도별 강수량 분석 A지역과 B지역의 1990년부터 2020년까지의 연강수량 자료를 엑셀과 KESS로 분석하여 두 지역의 연도별 강수량 추세 변화, 기술통계량 비교, 줄기-잎 그림과 상자그림 비교 등을 통해 두 지역의 강수량을 비교하였다. 분석 결과, A지역의 평균 및 총 강수량이 B지역보다 많았지만 연도별 편차가 컸다. 2. 이항분포와 포아송분포 자유투 성공률이 80%인 농구선수의 20번 자유투 성공 횟수와 4지선다형 문제 10문항에 대한 정답 수를 확률변수로 정의하고, 이항분포와 포아송분포를 이용하여 각각의 확률을 계산하였...2025.01.25
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정부와 연구소의 경제 및 산업 분석 체계2025.01.191. 경제 연구소 주요 경제연구기관들은 한국 경제를 산업 전반을 바라보기보다는 미시경제로 해석하고 있다. 따라서 외부 환경, 즉 해외 경제 동향이 먼저 파악된다. 해외 경제동향의 주요 내용은 세계경제, 국제금융, 유가 등으로 나눌 수 있다. 이를 바탕으로 자동차, 조선, 일반기계, 철강, 정유, 석유화학, 섬유, 가전, 무선통신장비, 반도체, 디스플레이 등에 대한 분석이 진행된다. 2. 거시경제 요인 한 나라의 개인, 집단, 기업의 영향을 받는 거시경제 요인이 정부 정책과 경제라면 한 나라의 거시경제 요인은 세계 경제의 흐름이다. ...2025.01.19
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선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?2025.05.081. 선형회귀 선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 모델은 두 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식을 찾는 통계적 방법입니다. 선형 회귀 모델은 통계, 공학, 마케팅, 금융, 제조를 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀는 데이터를 설명하고 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 방법입니다. 2. 통계와 머신러닝 머신러닝의 등장으로 선형회귀는 주로 '지도 학습' 문제에서 사용됩니다. 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 출...2025.05.08
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2023년 2학기 파이썬과R 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 파이썬 파이썬은 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나로, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 파이썬은 간단한 문법과 강력한 기능으로 인해 초보자들도 쉽게 배울 수 있으며, 데이터 분석, 머신러닝, 웹 개발 등 다양한 용도로 사용됩니다. 2. R R은 통계 분석과 데이터 시각화에 특화된 프로그래밍 언어입니다. R은 다양한 통계 패키지와 라이브러리를 제공하여 복잡한 데이터 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 또한 ggplot2와 같은 강력한 시각화 도구를 통해 데이터를 효과적으로 표현할 수 있습니다. 3. 중간과제 중간...2025.01.25
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데이터 과학자2025.01.201. 데이터 과학 데이터 과학은 통계학과 컴퓨터 과학의 융합 이후 응용 분야인 의학, 공학, 유전학, 경영, 금융 등 각 분야의 지식과 연결되어, 새로운 지식을 창출하는 새로운 융합학문이다. 데이터 과학자는 주로 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 의사결정을 내리는 역할을 한다. 2. 빅데이터 빅데이터는 크게 '구조화 데이터' 및 '비구조화 데이터' 2종으로 분류할 수 있다. 구조화 데이터는 컴퓨터가 쉽게 자동으로 분류, 판독, 조직화할 수 있는 범주로 체계화되어 있는 데이터이며, 비구조화 데이터는 기업이 데이터과학자가 처리하도록 ...2025.01.20
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산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법2025.01.251. 산술평균 산술평균은 데이터 집합의 중심 경향성을 나타내는 대표값으로 활용된다. 이는 주어진 데이터 집합의 모든 값들을 더한 후 데이터의 개수로 나누어 계산된다. 이 값은 데이터의 분포와 집중되어 있는 위치를 파악하는 데에 유용하다. 그러나 산술평균은 이상값의 존재로 인해 왜곡될 수 있으며, 특히 데이터가 정규분포를 따르지 않을 때 문제가 될 수 있다. 2. 분산 분산은 데이터의 흩어진 정도를 나타내는 측도로, 각 데이터 값과 평균의 차이를 제곱하여 모두 합한 후 데이터의 개수로 나눈 값이다. 이는 주어진 데이터가 얼마나 평균 ...2025.01.25
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IQ와 대학입시 합격률 간의 관계 연구2025.01.171. 통계의 중요성 통계는 수집한 데이터를 정리, 요약, 분석하여 의사결정에 필요한 유용한 정보를 얻을 수 있는 주요한 수단이다. 통계를 이용하면 사실에 기반한 합리적 근거로 더욱 객관적인 판단이 가능하며, 구체적인 수치를 통해 관련 사안에 세밀히 접근할 수 있다. 2. 통계 자료 활용 시 주의사항 통계 자료를 활용하기 전에는 해당 통계가 어떤 자료를 바탕으로 어떻게 산출되었는지 그 근거를 명확히 파악해야 한다. 통계는 전체 조사가 불가능하기 때문에 모집단을 선정하고 이를 바탕으로 분석하므로, 모집단에 따라 통계 결과가 달라질 수 ...2025.01.17
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