지구행복지수에 대한 데이터마이닝(sas_e-miner)을 통한 다방면적인 해석

소개글

지구행복지수를 데이터셋으로 하여 SAS프로그램 e-miner를 이용하여 다방면으로 해석한 보고서입니다.(사용한 프로그램은 선형회귀, 로지스특회귀, 의사결정나무, 군집분석입니다.)

목차

제 1장. 데이터 소개
1. 데이터 설명
2. 데이터 입문

제 2장. 데이터 분석 및 결과
1. 선형회귀 분석
2. 로지스틱 분석
3. 의사결정나무
4. 군집분석

제 3장. 부록

본문내용

* 분석 목적 및 사용한 분석 방법
- 각 나라별 삶의 만족도와 기대수명, 오염된 토지 등의 관계를 통하여 행복지수의 수치를 예측하고 파악하며 국가의 부와 행복지수는 또한 얼마나 관련이 있는지를 파악하여 궁극적으로는 과연 부가 인간의 행복에 얼마나 많은 영향을 미치는지를 파악하고 인간의 행복에 영향을 주는 것이 실제로 무엇인가를 확인해보고자 한다.

- 분석방법
1 HPI와 각각의 변수들과의 관련성을 찾기 위해 일반회귀분석을 사용하였다.
2 HPI를 변수 변환을 통하여 상위 30%를 1, 하위 70%를 0으로하여 상위30%에 소속된 국가들의
연관성을 찾기 위해 로지스틱을 사용하였다.
3 새로운 국가의 행복지수를 미리예측하기 위한 척도를 마련하기 위해 Tree를 사용하였다.
4 HPI를 결정짓는 요소인 LIFE_SAT, LIFE_EXP, HLY, FOOTPRINT를 분석하여 그룹으로 나눌 수
있는지 확인하기 위하여 군집분석을 하였다.

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참고 자료

․ http://www.happyplanetindex.org/public-data/files/happy-planet-index-2-0.pdf
․ https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/
․ http://www.worldbank.org/