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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 및 전략적 배치2025.01.171. 수요 예측 방법론 수요 예측을 위해 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 시계열 분석은 과거 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방법이며, 머신 러닝은 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으므로, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 필요한 데이터 유형 및 수집 방법 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 이용 기록 데이터, 고객 프로필 데이터, 외부 환경 데이터가 있다. 이용 기록 데이터는 서비스 애플리케이션에서, 고객 프로필 데이터는 데이터베이스에서, 외부 환경 데이터...2025.01.17
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예측방법론, 중간과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 전산업생산지수의 원계열과 계절조정계열 전산업 생산지수(Index of All Industry Production; IAIP)는 한국 경제 전체의 모든 산업을 대상으로 재화와 용역에 대한 생산활동 동향을 월별로 집계해 단일지수로 나타낸 것이다. 전산업 생산지수 지표를 통해 전체 산업의 생산활동의 단기 동향을 파악할 수 있다. 또, 이 지표를 통해 특정 산업의 생산 변화의 기여 정도를 파악할 수 있어 주요 정책 수립에 활용될 수 있다. 원계열은 작성된 통계 수치에 아무런 조정을 하지 않은 원래의 통계 수치이며, 계절조정계열은 원계...2025.01.25
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시계열 자료 분석을 통한 경제 및 기후변화 동향 파악2025.05.101. 시계열 자료 분석 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따른 데이터를 분석하여 다양한 변수 간의 관계를 파악하는 것이 목적이다. 본 자료에서는 기온 및 국내총생산 자료를 활용하여 기후변화와 경제성장률, 물가상승률 등의 추이를 분석하였다. 분석 결과, 기온 상승과 실질소득 감소 등의 문제점이 확인되었으며, 이를 해결하기 위한 정책적 시사점을 제시하였다. 2. 기후변화 분석 1970년부터 2021년까지의 기온 자료를 분석한 결과, 전반적인 기온 상승 추세가 확인되었다. 이를 통해 기후변화가 진행되고 있음을 알 수 있었다. 향후 기후변화에...2025.05.10
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2024년 1학기 방송통신대 중간과제물 예측방법론2025.01.251. 제조업생산지수 제공된 데이터에는 1980년 1월부터 2023년 12월까지의 월별 제조업생산지수의 원계열과 계절조정계열이 포함되어 있습니다. 이 데이터를 분석하여 제조업생산지수의 추세와 계절성을 파악할 수 있습니다. 1. 제조업생산지수 제조업생산지수는 국가 경제의 중요한 지표 중 하나입니다. 이 지수는 제조업 부문의 생산 활동을 측정하여 경기 변동을 파악하는 데 사용됩니다. 제조업은 국가 경제에 큰 영향을 미치므로, 제조업생산지수의 변화를 면밀히 모니터링하는 것이 중요합니다. 이 지수가 상승하면 제조업 부문의 생산이 증가하고 있...2025.01.25
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 데이터정보처리입문2025.01.251. 연도별 전국 총출생성비 분석 1990년부터 2022년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고 전체적인 경향을 설명하였다. 총출생성비는 여아 100명당 남아의 수를 나타내는 것으로, 1990년 이후 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다. 다만 1990년대 중후반 이후에는 하락 속도가 다소 완화되고 있는 것으로 나타났다. 2. 서울과 부산의 총출생성비 비교 1990년부터 2022년까지의 연도별 서울과 부산의 총출생성비를 하나의 시계열도표에 나타내고 비교하였다. 대체로 2005년 이전에는 부산이 서울보다 총출생성비가 ...2025.01.25
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방송통신대_빅데이터의이해와활용_중간과제(24년도 2학기, 만점)2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법으로 이동평균 모델, 지수평활법, 자기회귀이동평균 모델(ARMA)을 선택하여 각각의 장단점을 설명하였습니다. 이동평균 모델은 데이터의 변동을 부드럽게 만들어 전체적인 추세를 파악할 수 있지만 미래 예측에 한계가 있습니다. 지수평활법은 최신 데이터에 더 큰 가중치를 주어 노이즈를 제거하고 예측이 가능하지만 복잡한 모델이라 계절성이나 장기적인 패턴을 반영하기 어렵습니다. ARMA 모델은 자기회귀와 이동평균을 결합한 복합 모델로 더 정확한 예측이 가능하지만 변수 설정이 까다...2025.01.26
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 이용 활성화 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 A기업은 전동 킥보드의 이용량(수요)을 예측하기 위해 시계열 분석과 회귀 분석을 결합하는 방법을 사용할 수 있습니다. 시계열 분석을 통해 과거 이용량 데이터의 패턴을 파악하고, 회귀 분석을 통해 기상, 인구, 대중교통 등 다양한 요인들이 수요에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 2. 필요한 데이터 A기업은 수요 예측을 위해 과거 이용량 데이터, 기상 데이터, 인구 밀도 및 이동 데이터, 대중교통 데이터, 이벤트 및 행사 데이터 등을 수집하고 분석해야 합니다. 이를 통해 다양한 요인들이 전동 킥보드 이용량에 미...2025.01.19
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국제금융론: 환율과 국제수지 항목 시계열 분석2025.01.241. 환율 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년부터 2023년 6월까지의 원/달러 환율 시계열 데이터를 그래프로 나타냈습니다. 이를 통해 환율의 변동 추이와 주요 변동 요인을 파악할 수 있습니다. 2. 경상수지 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년부터 2023년 6월까지의 경상수지 시계열 데이터를 그래프로 나타냈습니다. 이를 통해 한국의 경상수지 변동 추이와 주요 요인을 분석할 수 있습니다. 3. 직접투자 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년...2025.01.24
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시공간에 따른 연구방법 중 종단조사에 대한 개념과 종류2025.05.011. 시공간에 따른 연구 방법의 개념과 종류 사회복지조사는 사회학 조사의 이론과 과학적 방법을 응용한 연구 방법이며, 조사 방법은 조사의 필요에 따라 달라진다. 시공간에 따른 연구 방법에는 횡단조사, 연속독립표본조사, 종단조사 등이 있다. 횡단조사는 한 시점에서 광범위한 표본을 조사하며, 연속독립표본조사는 동일 모집단에서 두 번 이상 표본을 추출하여 변화를 관찰한다. 종단조사는 동일한 표본을 장기간 반복 조사하여 시간에 따른 변화를 관찰한다. 2. 종단조사의 종류 및 예시 종단조사에는 패널조사, 경향조사, 코호트조사 등이 있다. 패...2025.05.01
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종단적 연구와 횡단적 연구의 비교 분석2025.05.071. 종단적 연구 종단적 연구는 같은 집단이나 개인을 일정 기간 동안 계속적으로 관찰하여 조사하는 연구방법입니다. 이를 통해 성장과 발달에 관한 연구, 개인차, 초기 경험과 후기 행동 간의 인과관계, 발달상의 변화 요인 등을 파악할 수 있습니다. 종단적 연구는 장기간 관찰, 비교 분석, 인과관계 추론 등의 특징이 있으며 아동 발달, 질병 및 건강, 교육 및 사회, 경제학 및 비즈니스 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 2. 횡단적 연구 횡단적 연구는 각기 다른 연령의 사람들을 동시에 비교하는 연구방법입니다. 이를 통해 특정 시점의 변수...2025.05.07
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