Weka 활용 데이터 분석 결과보고서

소개

인공지능 데이터분석 툴인 Weka를 활용한 데이터 분석 실행 보고서

목차

1. 기초 데이터 추출 및 구성
2. Weka 이용 데이터 분석 실행
3. Weka 이용 데이터 분석 결과

본문내용

- 기초 데이터는 학점은행제 정보공시 데이터 활용(학점 관련 법에 따라 학점은행제 운영 기관은 17개 항목에 대해 필수 공시해야함)
- 17개 항목 중 3개의 항목 관련 데이터의 2020년도 기준 자료를 학점은행제 정보공시 DB에서 추출
- 학점은행제 운영 교육훈련기관의 3가지 주요 통계 자료로 데이터셋 구성(전임교원 비율, 정규직 직원 비율, 학습비 반환여부)
- 교육훈련기관의 교수 및 강사의 전임교원 비율과 행정직원의 정규직 비율 데이터, 수강생의 학습비 반환여부 데이터들이 어떻게 분류하고 어떤 관계가 있고 의사결정에 활용할 수 있는지 등을 클러스터링, 의사결정트리, 연관분석을 실시해 보고자 함

- 3가지 속성의 자료에 대해 기관별로 3가지 속성이 모든 자료가 있는 데이터만 정리
- 3가지 속성 정보가 모두 존재하는 자료 348건 추출
- 초기 데이터에 3가지 속성은 영문명으로 지정하여 사용( 전임교원 비율 FTTCH_RAT, 정규직원 비율 FTEMP_RAT, 학습비 반환 여부 RFND_YN)

참고자료

· 없음