방송통신대_빅데이터의이해와활용_중간과제(24년도 2학기, 만점)

목차

1. 다음에 대해 서술하세요. (각 5점)
2. 네이버 데이터랩(https://datalab.naver.com/ ) 을 이용하여 20대 여성과 40대 여성의 취미생활 차이를 분석하고자 합니다. 적절한 검색 키워드를 3개 이상 선택하고 이를 필요에 따라 시각화하여 비교한 후, 의미있는 결론을 도출하여 분석하세요. (10점)
3. 데이터를 이용해 기후위기 부정론자를 설득해야 하는 상황이라고 가정합니다. The beauty of data visualization (https://www.youtube.com/watch?v=pLqjQ55tz-U 또는 유튜브에 해당 제목으로 검색) 시청 후 해당 강연에서 나오는 시각화 방법 중 하나를 선택하여, 어떤 데이터를 해당 방법으로 시각화할 것인지를 자세히 설명하세요. (10점)
4. 참고문헌

본문내용

1. 다음에 대해 서술하세요. (각 5점)
(1) 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오.
- 이동평균 모델(Moving Average, MA): 이동평균 모델은 특정 기간 동안의 데이터를 평균 내어 시계열 데이터의 변동을 부드럽게 만드는 기법으로, 주로 주식 시장에서 주가나 원재료 가격의 변동 추이를 파악하는 데 사용한다.
◼ 예시: 리튬 광물의 가격 변동과 9일 이동평균 분석.1)
◼ 장점: 이동평균을 사용하면 일시적인 변동이나 노이즈를 줄여, 전체적인 상승 또는 하락 추세를 직관적으로 파악할 수 있다. 이는 데이터를 시각적으로 쉽게 이해하는 데 도움을 준다.
◼ 단점: 과거 데이터를 기반으로 평균을 내기 때문에, 과거 변동 추세는 확인할 수 있으나 미래 추세 예측에는 한계가 있다.

- 지수평활법: 최근의 자료에 더 큰 가중치를 주고 현 시점에서 멀수록 작은 가중치를 주어 지수적으로 과거의 비중을 줄여 미래값을 예측하는 방법이다. 이동평균모델과 마찬가지로 주식의 가격이나 재고 관리를 하는 과정에서 사용된다.
◼ 예시: 컴퓨터 판매관련 지수평활법 시계열 분석2)
◼ 장점: 이동평균과 달리 가중치를 부여해 최신 데이터를 더 많이 반영할 수 있다. 노이즈를 제거하여 데이터의 변동을 쉽게 파악할 수 있고, 최신 정보에 기반한 예측이 가능하다.

참고자료

· https://kr.investing.com/commodities/lithium-carbonate-99-min-china-futures-streaming-chart
· https://statisticsbyjim.com/time-series/exponential-smoothing-time-series-forecasting/
· https://www.kdnuggets.com/2023/08/times-series-analysis-arima-models-python.html
· The beauty of data visualization – David McCandless
· (https://www.youtube.com/watch?v=pLqjQ55tz-U)
· Naver Datalab
· (https://datalab.naver.com/)