데이터마이닝 발표자료(공간특성에 따른 냉난방 효율분석)

최초 등록일
2020.09.19
최종 저작일
2020.06
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소개글

데이터마이닝 수업의 팀프로젝트 최종 발표자료입니다.
당시 높은 점수를 받았습니다.
데이터마이닝 수업의 팀프로젝트 방향성이 잡히지 않거나, 막막하다면 이 자료를 참고하세요~

목차

1. 서론
1) 연구배경 및 연구목적
2) 데이터 수집

2. 데이터분석
1) 산점도
2) 상관관계
3) 다중회귀분석
4) 의사결정나무
5) 인공신경망

3.결론
1) 모델비교 및 결과분석
2) 사용한 코드

본문내용

연구배경
1. 지구온난화로 인한 기후이상으로 냉⦁난방기 사용량 증가
2. 냉⦁난방효율을 고려하지 않은 건물설계로 인한 에너지 사용량이 많음
3. 컴퓨터가 많이 운영되는 사무실이나, 활동량이 많은 작업장에서는 냉난방기의 사용량이 많지만, 냉난방기 작동을 중단시키면 바로 더워지거나, 작동시켜도 덥거나 추운상태가 지속되는 경우가 많음

연구목표
1. 다양한 데이터마이닝 기법을 사용하여 건물의 냉난방 효율에 가장 큰 영향을 주는 요인 식별
2. 건물 설계단계에서부터의 냉⦁난방 효율을 고려한 건물설계에 도움제공

데이터 수집
데이터 수집
∙ 공공데이터 사이트 UCI Machine Learning Repository의 Energy efficient data set에서 공간특성에 따른 건물 냉 ∙ 난방 효율 데이터 768개의 데이터 수집.
∙ 2개의 종속변수(Y)와 8개의 독립변수(X)를 선정하여, 각각의 Y에 대하여 데이터를 분석.

참고 자료

없음

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